Python非递归实现二叉树的后续遍历

leetcode 145. Binary Tree Postorder Traversal

思路一：

1. 使用一个栈stack保存经过的根结点，另一个栈flag保存每个结点的右子树是否遍历；
2. 如果根结点存在，结点入栈，并把结点的右子树遍历结果置为0，代表没遍历；
3. 把root指向左子树；
4. 如果栈不为空，判断栈顶元素右子树是否存在以及是否已经遍历，如果存在并且没有遍历，则把root指向右子树；否则，结点出栈，并且把结点的右子树遍历标志出栈；
5. 重复2-4直到栈空或者root不存在。
   
   这是第一个一下想到的思路，可以看到用了两个栈作为额外的空间，复杂度不是很好，并且在leetcode上提交后，运行时间感觉也不甚理想，有没有更好的方法呢？

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution(object):
    def postorderTraversal(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[int]
        """
        ret = []
        stack = []
        flag = []
        while root or stack:
            while root:
                stack.append(root)
                flag.append(0)
                root = root.left
            if stack:
                top = stack[-1]
                if top.right and not flag[-1]:
                    flag[-1] = 1
                    root = top.right
                else:
                    flag.pop()
                    ret.append(stack.pop().val)
        return ret

感觉在学校时接触的第一门语言是C，数据结构也是基于C学的，导致第一印象总是往上面靠，写出来的代码不是很Pythonic，下面是一个我觉得更好的，代码更少，也更容易理解的方法。

思路二：

后续遍历根结点，先遍历左子树，然后遍历右子树，此时反过来考虑：先遍历根结点，然后遍历右子树，最后是左子树，这样就可以转化为和先序遍历一个类型了，最后只把遍历结果逆序输出就ok了，而先序遍历是之前写过并且比较好理解的。

1. 使用栈存储结点；
2. 当结点存在或者栈不为空，判断结点；
3. 当结点存在，结点值保存，结点入栈，并将指针指向结点的右子树；
4. 当栈不为空，结点出栈，并将指针指向左子树；
5. 重复2-4直到结果产生；
6. 逆序输出结果，利用Python列表的-1.

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution(object):
    def postorderTraversal(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[int]
        """
        ret = []
        stack = []
        while root or stack:
            while root:
                ret.append(root.val)
                stack.append(root)
                root = root.right
            if stack:
                top = stack.pop()
                root = top.left
        return ret[::-1]