LeetCode 145. 二叉树的后序遍历

145. 二叉树的后序遍历

给定一个二叉树，返回它的 后序 遍历。

示例:

输入: [1,null,2,3]  
   1
    \
     2
    /
   3 

输出: [3,2,1]

进阶:

• 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-postorder-traversal/
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• 创建二叉搜索树

static class TreeNode implements Comparable {
        private Integer val;
        private TreeNode left;
        private TreeNode right;

        public TreeNode(int val) {
            this.val = val;
        }

        public TreeNode(int[] arr) {
            if (arr == null || arr.length == 0) throw new NullPointerException("array is empty");
            this.val = arr[0];
            TreeNode root = this;
            for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
                add(root, arr[i]);
            }
        }


        public TreeNode add(TreeNode root, Integer val) {
            if (root == null) return new TreeNode(val);
            if (val.compareTo(root.val) < 0) root.left = add(root.left, val);
            if (val.compareTo(root.val) > 0) root.right = add(root.right, val);
            return root;
        }

         @Override
        public int compareTo(TreeNode o) {
            return this.val.compareTo(o.val);
        }

• 1. 递归法

思路：

1. 先遍历二叉搜索树的左子树
2. 接下来遍历二叉搜索树的右子树
3. 最后在遍历二叉搜索树的根节点

public List postorderTraversal(TreeNode root) {
        List list = new ArrayList<>();
        postorderTraversal(root, list);
        return list;
    }

    public void postorderTraversal(TreeNode root, List list) {
        if (root == null) return;
        postorderTraversal(root.left, list);
        postorderTraversal(root.right, list);
        list.add(root.val);
    }

复杂度分析：

• 时间复杂度；O(n)，递归函数 T(n) = 2 * T(n / 2) + 1;

• 空间复杂度：最坏情况下需要空间O(n)，平均情况为O(log n)

• 2. 迭代法

思路：使用栈的后进先出(LIFO)特性

public List postorderTraversal2(TreeNode root) {
        LinkedList list = new LinkedList<>();
        Stack stack = new Stack<>();
        if (root == null) return list;
        stack.push(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            TreeNode node = stack.pop();
            list.addFirst(node.val);
            if (node.left != null) stack.push(node.left);
            if (node.right != null) stack.push(node.right);
        }
        return list;
    }

复杂度分析：

• 时间复杂度：访问每个节点恰好一次，因此时间复杂度为 O(N)，其中 N 是节点的个数，也就是树的大小。
• 空间复杂度：取决于树的结构，最坏情况需要保存整棵树，因此空间复杂度为 O(N)。

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• 源码

• 我会每天更新新的算法，并尽可能尝试不同解法，如果发现问题请指正

• Github