2018-10-03 20:16:53

非递归遍历二叉树是使用堆栈来进行保存,个人推荐使用双while结构,完全按照遍历顺序来进行堆栈的操作,当然在前序和后序的遍历过程中还有其他的压栈流程。

一、Binary Tree Preorder Traversal

问题描述:

问题求解:

先序遍历就是在第一次访问到节点的时候将其值进行打印,然后递归打印其左子树,最后递归打印其右子树。

解法一、双while

    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while (!stack.isEmpty() || root != null) {
while (root != null) {
res.add(root.val);
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();
root = root.right;
}
return res;
}

解法二、

可以使用一个栈来模拟这种操作:

首先将root压栈;

每次从堆栈中弹出栈顶元素,表示当前访问的元素,对其进行打印;

依次判断其右子树,左子树是否非空,并进行压栈操作,至于为什么先压栈右子树,因为先压栈的后弹出,左子树需要先访问,因此后压栈;

重复直到栈为空。

/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
if (root == null) return new ArrayList<>();
List<Integer> res = new ArrayList<>();
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode cur = stack.pop();
res.add(cur.val);
if (cur.right != null) stack.push(cur.right);
if (cur.left != null) stack.push(cur.left);
}
return res;
}
}

二、Binary Tree Inorder Traversal

问题描述:

问题求解:

双while大法。

    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while (!stack.isEmpty() || root != null) {
while (root != null) {
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();
res.add(root.val);
root = root.right;
}
return res;
}

三、Binary Tree Postorder Traversal

问题描述:

问题求解:

后序遍历的非递归版本是最有技巧性的,难度相对高一点,但其实是可以转换成前序遍历的。

后序遍历的顺序是左右中,因此只需要按中右左遍历,再reverse一下即可。

双while大法

    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while (!stack.isEmpty() || root != null) {
while (root != null) {
res.add(0, root.val);
stack.push(root);
root = root.right;
}
root = stack.pop();
root = root.left;
}
return res;
}

 

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