二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)

二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第1张图片

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本篇简介:>:非递归实现二叉树的前中后序遍历.
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前言

为什么要掌握非递归呢?
递归实现前中后序遍历十分轻松,二非递归就复杂许多了.

主要是递归有以下几个缺陷:

  1. 内存消耗:递归算法由于会在堆栈中不停地压入和弹出函数调用记录,因此会占用大量的内存,如果递归的次数过多,可能会导致栈溢出。

  2. 效率低下:递归算法的效率低下,因为每次递归都需要重新压入调用记录和恢复上一次的状态,这些操作都会增加额外的开销,导致递归算法效率低下,特别是在处理大量数据时会更为明显。

  3. 可读性较差:递归算法的代码一般会比较复杂,理解和维护难度较大,而且递归算法往往涉及到栈的使用,在理解和分析时需要一定的数学基础。

总结:主要害怕栈溢出,其次,可以增加一点点效率.

一、非递归实现"前序遍历"

题目链接:传送门

题目要求:
给你二叉树的根节点 root ,返回它节点值的 前序 遍历。

补充知识:
二叉树的前序遍历,又称为先序遍历,是指先访问节点本身,然后按照先左后右的顺序遍历其左右子树。具体步骤如下:

  1. 访问根节点。
  2. 遍历左子树,即对左子节点进行前序遍历。
  3. 遍历右子树,即对右子节点进行前序遍历。

方法一、思路分析:

二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第2张图片

  1. 根节点入栈.
  2. 栈顶元素入存入vector,根节点出栈.
  3. 右孩子入栈
  4. 左孩子入栈

因为我们要求:
先访问左孩子,再访问右孩子.
后进先出的结构,所以:
右孩子先入栈,左孩子后入栈.

步骤示例图:
二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第3张图片(图片为博主:"初阶牛"原创,未经允许,不得复制)

结果:
在这里插入图片描述

非递归代码实现1:

 class Solution {
 public:
     vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
         stack<TreeNode*> s1;
         vector<int> v1;
         s1.push(root);//根节点先入栈

         while (!s1.empty()) {				//当栈为空时,结束
            TreeNode* top = s1.top();
            if(top==nullptr)break;
            v1.push_back(top->val);			//出栈前,先将栈顶元素存入vector

             //栈顶元素出栈
            s1.pop();
             //栈顶元素的右左子树入栈
            if (top->right)
                 s1.push(top->right);
            if (top->left)
                 s1.push(top->left);
         }
         return v1;
     }
 };

方法二、思路分析

二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第4张图片

  1. 左路节点一边存入vector,一边入栈.
  2. 栈顶元素出栈,如果栈顶元素有右子树,则将右子树转化为子问题,和步骤1一样.

注意循环的结束条件.

二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第5张图片(图片为博主:"初阶牛"原创,未经允许,不得复制)

二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第6张图片
(图片为博主:"初阶牛"原创,未经允许,不得复制)

非递归实现2:

class Solution {
public:
    vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> v1;
        stack<TreeNode*> s1;
        TreeNode* cur=root;
        while(cur || !s1.empty()){
            //将左路节点全部存入栈
            while(cur){
                v1.push_back(cur->val);
                s1.push(cur);
                cur=cur->left;
            }
            //栈顶元素出栈
            TreeNode*top=s1.top();
            s1.pop();
			//如果栈顶元素的右子树存在,则转化为子问题解决.
            if(top->right)
                cur=top->right;	//关键语句,通过让cur等于栈顶元素的右子树.
        }
        return v1;
    }
};

二、非递归实现"中序遍历"

题目链接:传送门

题目描述:
给定一个二叉树的根节点 root ,返回 它的 中序 遍历 。

补充知识:
二叉树的中序遍历指的是按照从小到大的顺序,依次访问二叉树中的所有节点。即先访问左子树,再访问根节点,最后访问右子树。

中序遍历算法如下:

  1. 如果当前节点的左子树非空,则递归遍历左子树。
  2. 访问当前节点。
  3. 如果当前节点的右子树非空,则递归遍历右子树。

二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第7张图片

思路分析:

有了前面的前序遍历的思想,对于中序遍历,需要注意的是存入容器(这里是vector)的时机.

  1. 左路节点依次入栈.(与前序对比:此时入栈并没有入容器.)
  2. 栈顶元素入容器,栈顶元素出栈,栈顶元素的右子树子问题解决.

二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第8张图片
(图片为博主:"初阶牛"原创,未经允许,不得复制)

非递归代码实现:

class Solution {
public:
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        stack<TreeNode*> s1;
        vector<int> v1;
        TreeNode*  cur=root;
        while(cur||!s1.empty()){
            //沿着左子树一直入节点
            while(cur){
                s1.push(cur);
                cur=cur->left;
            }

            TreeNode* top = s1.top();
            if(top==nullptr)break;
            v1.push_back(top->val);

            //栈顶元素出栈
            s1.pop();
            //右子树 以子问题的方式解决
            if(top->right)
            	cur=top->right;
        }
        return v1;
    }
};

三、非递归实现"后序遍历"

题目链接:传送门

题目描述:
给你一棵二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 后序遍历 。

二叉树的后序遍历指的是先访问左右子树,最后访问根节点的顺序遍历。即先遍历左子树,再遍历右子树,最后访问根节点。

后序遍历算法如下:

  1. 如果当前节点的左子树非空,则递归遍历左子树。
  2. 如果当前节点的右子树非空,则递归遍历右子树。
  3. 访问当前节点。

思路分析

对于后序遍历,同样注意存入容器的时机,应当是左子树和右子树都访问完毕,才能够访问根节点.

二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第9张图片
注意点:
(1)访问结点之前,需要先判断右子树是否已经被访问.

如何判断根节点的右子树已经有没有访问?
答案: 上一个存入的结点是自己右子树,则右子树已经被访问.
上一个结点不是自己的右子树,则右子树未被访问.

示例:
二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)_第10张图片

非递归代码实现:

class Solution {
public:
    vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
        stack<TreeNode*> s1;
        vector<int> v1;
        TreeNode* prv = nullptr;
        TreeNode* cur = root;
        while (cur || !s1.empty()) {
            //沿着左子树一直入节点
            while (cur) {
                s1.push(cur);
                cur = cur->left;
            }

            TreeNode* top = s1.top();
            if (top == nullptr)break;
            //右子树 以子问题的方式解决
            if (prv!=top->right && top->right) {
                cur = top->right;
                continue;
            }     
            prv=top;
            v1.push_back(top->val);
            //栈顶元素出栈
            s1.pop();
        }
        return v1;
    }
};

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