0094. 二叉樹的中序遍歷 · ttttt

# 0094. 二叉樹的中序遍歷 ## 題目地址(94. 二叉樹的中序遍歷) <https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/> ## 題目描述 ``` <pre class="calibre18">``` 給定一個二叉樹，返回它的中序遍歷。示例: 輸入: [1,null,2,3] 1 \ 2 / 3 輸出: [1,3,2] 進階: 遞歸算法很簡單，你可以通過迭代算法完成嗎？ ``` ``` ## 前置知識 - 二叉樹 - 遞歸 ## 公司 - 阿里 - 騰訊 - 百度 - 字節 ## 思路遞歸的方式相對簡單，非遞歸的方式借助棧這種數據結構實現起來會相對輕松。如果采用非遞歸，可以用棧(Stack)的思路來處理問題。中序遍歷的順序為左-根-右，具體算法為： - 從根節點開始，先將根節點壓入棧 - 然后再將其所有左子結點壓入棧，取出棧頂節點，保存節點值 - 再將當前指針移到其右子節點上，若存在右子節點，則在下次循環時又可將其所有左子結點壓入棧中，重復上步驟 ![](https://img.kancloud.cn/82/8c/828c1b13297bacd4c2b9276485b170d4_961x538.gif) (圖片來自： <https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation>) ## 關鍵點解析 - 二叉樹的基本操作（遍歷）> 不同的遍歷算法差異還是蠻大的 - 如果非遞歸的話利用棧來簡化操作 - 如果數據規模不大的話，建議使用遞歸 - 遞歸的問題需要注意兩點，一個是終止條件，一個如何縮小規模 - 終止條件，自然是當前這個元素是 null（鏈表也是一樣） - 由于二叉樹本身就是一個遞歸結構，每次處理一個子樹其實就是縮小了規模，難點在于如何合并結果，這里的合并結果其實就是`left.concat(mid).concat(right)`, mid 是一個具體的節點，left 和 right`遞歸求出即可` ## 代碼 - 語言支持：JS，C++，Python3, Java JavaScript Code： ``` <pre class="calibre18">``` /** * @param {TreeNode} root * @return {number[]} */ var inorderTraversal = function (root) { // 1. Recursive solution // if (!root) return []; // const left = root.left ? inorderTraversal(root.left) : []; // const right = root.right ? inorderTraversal(root.right) : []; // return left.concat([root.val]).concat(right); // 2. iterative solutuon if (!root) return []; const stack = [root]; const ret = []; let left = root.left; let item = null; // stack 中彈出的當前項 while (left) { stack.push(left); left = left.left; } while ((item = stack.pop())) { ret.push(item.val); let t = item.right; while (t) { stack.push(t); t = t.left; } } return ret; }; ``` ``` C++ Code： ``` <pre class="calibre18">``` /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} * }; */ class Solution { public: vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) { vector<TreeNode*> s; vector<int> v; while (root != NULL || !s.empty()) { for (; root != NULL; root = root->left) s.push_back(root); v.push_back(s.back()->val); root = s.back()->right; s.pop_back(); } return v; } }; ``` ``` Python Code: ``` <pre class="calibre18">``` # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]: """ 1. 遞歸法可以一行代碼完成，無需討論； 2. 迭代法一般需要通過一個棧保存節點順序，我們這里直接使用列表 - 首先，我要按照中序遍歷的順序存入棧，這邊用的逆序，方便從尾部開始處理 - 在存入棧時加入一個是否需要深化的參數 - 在回頭取值時，這個參數應該是否，即直接取值 - 簡單調整順序，即可實現前序和后序遍歷 """ # 遞歸法 # if root is None: # return [] # return self.inorderTraversal(root.left)\ # + [root.val]\ # + self.inorderTraversal(root.right) # 迭代法 result = [] stack = [(1, root)] while stack: go_deeper, node = stack.pop() if node is None: continue if go_deeper: # 左右節點還需繼續深化，并且入棧是先右后左 stack.append((1, node.right)) # 節點自身已遍歷，回頭可以直接取值 stack.append((0, node)) stack.append((1, node.left)) else: result.append(node.val) return result ``` ``` Java Code: - recursion ``` <pre class="calibre18">``` /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode(int x) { val = x; } * } */ class Solution { List<Integer> res = new LinkedList<>(); public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) { inorder(root); return res; } public void inorder (TreeNode root) { if (root == null) return; inorder(root.left); res.add(root.val); inorder(root.right); } } ``` ``` - iteration ``` <pre class="calibre18">``` /** * 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> inorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> res = new ArrayList<> (); Stack<TreeNode> stack = new Stack<> (); while (root != null || !stack.isEmpty()) { while (root != null) { stack.push(root); root = root.left; } root = stack.pop(); res.add(root.val); root = root.right; } return res; } } ``` ``` ## 相關專題 - [二叉樹的遍歷](https://github.com/azl397985856/leetcode/blob/master/thinkings/binary-tree-traversal.md) 大家對此有何看法，歡迎給我留言，我有時間都會一一查看回答。更多算法套路可以訪問我的 LeetCode 題解倉庫：<https://github.com/azl397985856/leetcode> 。目前已經 37K star 啦。大家也可以關注我的公眾號《力扣加加》帶你啃下算法這塊硬骨頭。 ![](https://img.kancloud.cn/cf/0f/cf0fc0dd21e94b443dd8bca6cc15b34b_900x500.jpg)