Morris Traversal方法遍历二叉树（非递归，不用栈，O(1)空间）——无非是在传统遍历过程中修改叶子结点加入后继结点信息（传统是stack记录），然后再删除恢复

先看看线索二叉树

n个结点的二叉链表中含有n+1(2n-(n-1)=n+1)个空指针域。利用二叉链表中的空指针域，存放指向结点在某种遍历次序下的前驱和后继结点的指针（这种附加的指针称为"线索"）。

对于n个结点的二叉树，在二叉链存储结构中有n+1个空链域，利用这些空链域存放在某种遍历次序下该结点的前驱结点和后继结点的指针，这些指针称为线索，加上线索的二叉树称为线索二叉树。

概念

这种加上了线索的二叉链表称为线索链表，相应的二叉树称为线索二叉树(Threaded BinaryTree)。根据线索性质的不同，线索二叉树可分为前序线索二叉树、中序线索二叉树和后序线索二叉树三种。

注意：

线索链表解决了无法直接找到该结点在某种遍历序列中的前驱和后继结点的问题，出现了二叉链表找左、右孩子困难的问题。

 

 

 

from：https://www.cnblogs.com/AnnieKim/archive/2013/06/15/MorrisTraversal.html

本文主要解决一个问题，如何实现二叉树的前中后序遍历，有两个要求：

1. O(1)空间复杂度，即只能使用常数空间；

2. 二叉树的形状不能被破坏（中间过程允许改变其形状）。

通常，实现二叉树的前序（preorder）、中序（inorder）、后序（postorder）遍历有两个常用的方法：一是递归(recursive)，二是使用栈实现的迭代版本(stack+iterative)。这两种方法都是O(n)的空间复杂度（递归本身占用stack空间或者用户自定义的stack），所以不满足要求。（用这两种方法实现的中序遍历实现可以参考这里。）

Morris Traversal方法可以做到这两点，与前两种方法的不同在于该方法只需要O(1)空间，而且同样可以在O(n)时间内完成。

要使用O(1)空间进行遍历，最大的难点在于，遍历到子节点的时候怎样重新返回到父节点（假设节点中没有指向父节点的p指针），由于不能用栈作为辅助空间。为了解决这个问题，Morris方法用到了线索二叉树（threaded binary tree）的概念。在Morris方法中不需要为每个节点额外分配指针指向其前驱（predecessor）和后继节点（successor），只需要利用叶子节点中的左右空指针指向某种顺序遍历下的前驱节点或后继节点就可以了。

Morris只提供了中序遍历的方法，在中序遍历的基础上稍加修改可以实现前序，而后续就要再费点心思了。所以先从中序开始介绍。

首先定义在这篇文章中使用的二叉树节点结构，即由val，left和right组成：

1 struct TreeNode {
2     int val;
3     TreeNode *left;
4     TreeNode *right;
5     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
6 };

一、中序遍历--cur结点为遍历结点路径，在遍历过程中找到其前驱结点，加入后继信息，如果发现后继信息已经加入，说明当前结点是第二次访问了。这和传统的stack方式本质上一样，因为结点也会二次访问，第一次是在入stack，第二次是pop stack！

步骤：

1. 如果当前节点的左孩子为空，则输出当前节点并将其右孩子作为当前节点。——无前驱结点！

2. 如果当前节点的左孩子不为空，在当前节点的左子树中找到当前节点在中序遍历下的前驱节点。——有前驱则找前驱结点！

a) 如果前驱节点的右孩子为空，将它的右孩子设置为当前节点。当前节点更新为当前节点的左孩子。——后继信息还没有加入，则加入后继信息！然后遍历顺序为left结点。

b) 如果前驱节点的右孩子为当前节点，将它的右孩子重新设为空（恢复树的形状）。输出当前节点。当前节点更新为当前节点的右孩子。——后继信息已经加入，删除原有后继信息，然后遍历顺序为right结点。

3. 重复以上1、2直到当前节点为空。

图示：

下图为每一步迭代的结果（从左至右，从上到下），cur代表当前节点，深色节点表示该节点已输出。

代码：

 1 void inorderMorrisTraversal(TreeNode *root) {
 2     TreeNode *cur = root, *prev = NULL;
 3     while (cur != NULL)
 4     {
 5         if (cur->left == NULL)          // 1.
 6         {
 7             printf("%d ", cur->val);
 8             cur = cur->right;
 9         }
10         else
11         {
12             // find predecessor
13             prev = cur->left;
14             while (prev->right != NULL && prev->right != cur)
15                 prev = prev->right;
16
17             if (prev->right == NULL)   // 2.a)
18             {
19                 prev->right = cur;
20                 cur = cur->left;
21             }
22             else                       // 2.b)
23             {
24                 prev->right = NULL;
25                 printf("%d ", cur->val);
26                 cur = cur->right;
27             }
28         }
29     }
30 }

复杂度分析：

空间复杂度：O(1)，因为只用了两个辅助指针。

时间复杂度：O(n)。证明时间复杂度为O(n)，最大的疑惑在于寻找中序遍历下二叉树中所有节点的前驱节点的时间复杂度是多少，即以下两行代码：

1 while (prev->right != NULL && prev->right != cur)
2     prev = prev->right;

直觉上，认为它的复杂度是O(nlgn)，因为找单个节点的前驱节点与树的高度有关。但事实上，寻找所有节点的前驱节点只需要O(n)时间。n个节点的二叉树中一共有n-1条边，整个过程中每条边最多只走2次，一次是为了定位到某个节点，另一次是为了寻找上面某个节点的前驱节点，如下图所示，其中红色是为了定位到某个节点，黑色线是为了找到前驱节点。所以复杂度为O(n)。

先序遍历的差异代码就一行：

void preorderMorrisTraversal(TreeNode *root) {
    TreeNode *cur = root, *prev = NULL;
    while (cur != NULL)
    {
        if (cur->left == NULL)
        {
            printf("%d ", cur->val);
            cur = cur->right;
        }
        else
        {
            prev = cur->left;
            while (prev->right != NULL && prev->right != cur)
                prev = prev->right;

            if (prev->right == NULL)
            {
                printf("%d ", cur->val);  // the only difference with inorder-traversal
                prev->right = cur;
                cur = cur->left;
            }
            else
            {
                prev->right = NULL;
                cur = cur->right;
            }
        }
    }
}