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https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master.git
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<p align="center">
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<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/RsdcQ9umo09R6cfnwXZlrQ"><img src="https://img.shields.io/badge/PDF下载-代码随想录-blueviolet" alt=""></a>
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<a href="https://space.bilibili.com/525438321"><img src="https://img.shields.io/badge/B站-代码随想录-orange" alt=""></a>
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<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ"><img src="https://img.shields.io/badge/知识星球-代码随想录-blue" alt=""></a>
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</p>
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<p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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# 二叉树的迭代遍历
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> 听说还可以用非递归的方式
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看完本篇大家可以使用迭代法，再重新解决如下三道leetcode上的题目：
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* 144.二叉树的前序遍历
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* 94.二叉树的中序遍历
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* 145.二叉树的后序遍历
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为什么可以用迭代法（非递归的方式）来实现二叉树的前后中序遍历呢？
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我们在[栈与队列：匹配问题都是栈的强项](https://mp.weixin.qq.com/s/1-x6r1wGA9mqIHW5LrMvBg)中提到了，**递归的实现就是：每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中**，然后递归返回的时候，从栈顶弹出上一次递归的各项参数，所以这就是递归为什么可以返回上一层位置的原因。
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此时大家应该知道我们用栈也可以是实现二叉树的前后中序遍历了。
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## 前序遍历（迭代法）
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我们先看一下前序遍历。
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前序遍历是中左右，每次先处理的是中间节点，那么先将跟节点放入栈中，然后将右孩子加入栈，再加入左孩子。
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为什么要先加入 右孩子，再加入左孩子呢？ 因为这样出栈的时候才是中左右的顺序。
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动画如下：
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不难写出如下代码: （**注意代码中空节点不入栈**）
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```C++
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class Solution {
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public:
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vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
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stack<TreeNode*> st;
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||
vector<int> result;
|
||
if (root == NULL) return result;
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||
st.push(root);
|
||
while (!st.empty()) {
|
||
TreeNode* node = st.top(); // 中
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st.pop();
|
||
result.push_back(node->val);
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if (node->right) st.push(node->right); // 右（空节点不入栈）
|
||
if (node->left) st.push(node->left); // 左（空节点不入栈）
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}
|
||
return result;
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||
}
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};
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```
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此时会发现貌似使用迭代法写出前序遍历并不难，确实不难。
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**此时是不是想改一点前序遍历代码顺序就把中序遍历搞出来了？**
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其实还真不行！
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但接下来，**再用迭代法写中序遍历的时候，会发现套路又不一样了，目前的前序遍历的逻辑无法直接应用到中序遍历上。**
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## 中序遍历（迭代法）
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为了解释清楚，我说明一下 刚刚在迭代的过程中，其实我们有两个操作：
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1. **处理：将元素放进result数组中**
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2. **访问：遍历节点**
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分析一下为什么刚刚写的前序遍历的代码，不能和中序遍历通用呢，因为前序遍历的顺序是中左右，先访问的元素是中间节点，要处理的元素也是中间节点，所以刚刚才能写出相对简洁的代码，**因为要访问的元素和要处理的元素顺序是一致的，都是中间节点。**
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||
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||
那么再看看中序遍历，中序遍历是左中右，先访问的是二叉树顶部的节点，然后一层一层向下访问，直到到达树左面的最底部，再开始处理节点（也就是在把节点的数值放进result数组中），这就造成了**处理顺序和访问顺序是不一致的。**
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||
那么**在使用迭代法写中序遍历，就需要借用指针的遍历来帮助访问节点，栈则用来处理节点上的元素。**
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动画如下：
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||
**中序遍历，可以写出如下代码：**
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```C++
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class Solution {
|
||
public:
|
||
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
|
||
vector<int> result;
|
||
stack<TreeNode*> st;
|
||
TreeNode* cur = root;
|
||
while (cur != NULL || !st.empty()) {
|
||
if (cur != NULL) { // 指针来访问节点，访问到最底层
|
||
st.push(cur); // 将访问的节点放进栈
|
||
cur = cur->left; // 左
|
||
} else {
|
||
cur = st.top(); // 从栈里弹出的数据，就是要处理的数据（放进result数组里的数据）
|
||
st.pop();
|
||
result.push_back(cur->val); // 中
|
||
cur = cur->right; // 右
|
||
}
|
||
}
|
||
return result;
|
||
}
|
||
};
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||
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||
```
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||
## 后序遍历（迭代法）
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再来看后序遍历，先序遍历是中左右，后续遍历是左右中，那么我们只需要调整一下先序遍历的代码顺序，就变成中右左的遍历顺序，然后在反转result数组，输出的结果顺序就是左右中了，如下图：
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|
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**所以后序遍历只需要前序遍历的代码稍作修改就可以了，代码如下：**
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||
```C++
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||
class Solution {
|
||
public:
|
||
vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
|
||
stack<TreeNode*> st;
|
||
vector<int> result;
|
||
if (root == NULL) return result;
|
||
st.push(root);
|
||
while (!st.empty()) {
|
||
TreeNode* node = st.top();
|
||
st.pop();
|
||
result.push_back(node->val);
|
||
if (node->left) st.push(node->left); // 相对于前序遍历，这更改一下入栈顺序 （空节点不入栈）
|
||
if (node->right) st.push(node->right); // 空节点不入栈
|
||
}
|
||
reverse(result.begin(), result.end()); // 将结果反转之后就是左右中的顺序了
|
||
return result;
|
||
}
|
||
};
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||
```
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# 总结
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此时我们用迭代法写出了二叉树的前后中序遍历，大家可以看出前序和中序是完全两种代码风格，并不想递归写法那样代码稍做调整，就可以实现前后中序。
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**这是因为前序遍历中访问节点（遍历节点）和处理节点（将元素放进result数组中）可以同步处理，但是中序就无法做到同步！**
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上面这句话，可能一些同学不太理解，建议自己亲手用迭代法，先写出来前序，再试试能不能写出中序，就能理解了。
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**那么问题又来了，难道 二叉树前后中序遍历的迭代法实现，就不能风格统一么（即前序遍历 改变代码顺序就可以实现中序 和 后序）？**
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当然可以，这种写法，还不是很好理解，我们将在下一篇文章里重点讲解，敬请期待！
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# 其他语言版本
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Java：
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||
```java
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||
// 前序遍历顺序：中-左-右，入栈顺序：中-右-左
|
||
class Solution {
|
||
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
|
||
List<Integer> result = new ArrayList<>();
|
||
if (root == null){
|
||
return result;
|
||
}
|
||
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
|
||
stack.push(root);
|
||
while (!stack.isEmpty()){
|
||
TreeNode node = stack.pop();
|
||
result.add(node.val);
|
||
if (node.right != null){
|
||
stack.push(node.right);
|
||
}
|
||
if (node.left != null){
|
||
stack.push(node.left);
|
||
}
|
||
}
|
||
return result;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 中序遍历顺序: 左-中-右 入栈顺序： 左-右
|
||
class Solution {
|
||
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
|
||
List<Integer> result = new ArrayList<>();
|
||
if (root == null){
|
||
return result;
|
||
}
|
||
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
|
||
TreeNode cur = root;
|
||
while (cur != null || !stack.isEmpty()){
|
||
if (cur != null){
|
||
stack.push(cur);
|
||
cur = cur.left;
|
||
}else{
|
||
cur = stack.pop();
|
||
result.add(cur.val);
|
||
cur = cur.right;
|
||
}
|
||
}
|
||
return result;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 后序遍历顺序 左-右-中 入栈顺序：中-左-右 出栈顺序：中-右-左， 最后翻转结果
|
||
class Solution {
|
||
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
|
||
List<Integer> result = new ArrayList<>();
|
||
if (root == null){
|
||
return result;
|
||
}
|
||
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
|
||
stack.push(root);
|
||
while (!stack.isEmpty()){
|
||
TreeNode node = stack.pop();
|
||
result.add(node.val);
|
||
if (node.left != null){
|
||
stack.push(node.left);
|
||
}
|
||
if (node.right != null){
|
||
stack.push(node.right);
|
||
}
|
||
}
|
||
Collections.reverse(result);
|
||
return result;
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
|
||
|
||
|
||
Python：
|
||
|
||
```python
|
||
# 前序遍历-迭代-LC144_二叉树的前序遍历
|
||
class Solution:
|
||
def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
|
||
# 根结点为空则返回空列表
|
||
if not root:
|
||
return []
|
||
stack = [root]
|
||
result = []
|
||
while stack:
|
||
node = stack.pop()
|
||
# 中结点先处理
|
||
result.append(node.val)
|
||
# 右孩子先入栈
|
||
if node.right:
|
||
stack.append(node.right)
|
||
# 左孩子后入栈
|
||
if node.left:
|
||
stack.append(node.left)
|
||
return result
|
||
|
||
# 中序遍历-迭代-LC94_二叉树的中序遍历
|
||
class Solution:
|
||
def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
|
||
if not root:
|
||
return []
|
||
stack = [] # 不能提前将root结点加入stack中
|
||
result = []
|
||
cur = root
|
||
while cur or stack:
|
||
# 先迭代访问最底层的左子树结点
|
||
if cur:
|
||
stack.append(cur)
|
||
cur = cur.left
|
||
# 到达最左结点后处理栈顶结点
|
||
else:
|
||
cur = stack.pop()
|
||
result.append(cur.val)
|
||
# 取栈顶元素右结点
|
||
cur = cur.right
|
||
return result
|
||
|
||
# 后序遍历-迭代-LC145_二叉树的后序遍历
|
||
class Solution:
|
||
def postorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
|
||
if not root:
|
||
return []
|
||
stack = [root]
|
||
result = []
|
||
while stack:
|
||
node = stack.pop()
|
||
# 中结点先处理
|
||
result.append(node.val)
|
||
# 左孩子先入栈
|
||
if node.left:
|
||
stack.append(node.left)
|
||
# 右孩子后入栈
|
||
if node.right:
|
||
stack.append(node.right)
|
||
# 将最终的数组翻转
|
||
return result[::-1]
|
||
```
|
||
|
||
|
||
Go：
|
||
> 迭代法前序遍历
|
||
|
||
```go
|
||
//迭代法前序遍历
|
||
/**
|
||
type Element struct {
|
||
// 元素保管的值
|
||
Value interface{}
|
||
// 内含隐藏或非导出字段
|
||
}
|
||
|
||
func (l *List) Back() *Element
|
||
前序遍历：中左右
|
||
压栈顺序：右左中
|
||
**/
|
||
func preorderTraversal(root *TreeNode) []int {
|
||
if root == nil {
|
||
return nil
|
||
}
|
||
var stack = list.New()
|
||
stack.PushBack(root.Right)
|
||
stack.PushBack(root.Left)
|
||
res:=[]int{}
|
||
res=append(res,root.Val)
|
||
for stack.Len()>0 {
|
||
e:=stack.Back()
|
||
stack.Remove(e)
|
||
node := e.Value.(*TreeNode)//e是Element类型，其值为e.Value.由于Value为接口，所以要断言
|
||
if node==nil{
|
||
continue
|
||
}
|
||
res=append(res,node.Val)
|
||
stack.PushBack(node.Right)
|
||
stack.PushBack(node.Left)
|
||
}
|
||
return res
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
> 迭代法后序遍历
|
||
|
||
```go
|
||
//迭代法后序遍历
|
||
//后续遍历：左右中
|
||
//压栈顺序：中右左(按照前序遍历思路)，再反转结果数组
|
||
func postorderTraversal(root *TreeNode) []int {
|
||
if root == nil {
|
||
return nil
|
||
}
|
||
var stack = list.New()
|
||
stack.PushBack(root.Left)
|
||
stack.PushBack(root.Right)
|
||
res:=[]int{}
|
||
res=append(res,root.Val)
|
||
for stack.Len()>0 {
|
||
e:=stack.Back()
|
||
stack.Remove(e)
|
||
node := e.Value.(*TreeNode)//e是Element类型，其值为e.Value.由于Value为接口，所以要断言
|
||
if node==nil{
|
||
continue
|
||
}
|
||
res=append(res,node.Val)
|
||
stack.PushBack(node.Left)
|
||
stack.PushBack(node.Right)
|
||
}
|
||
for i:=0;i<len(res)/2;i++{
|
||
res[i],res[len(res)-i-1] = res[len(res)-i-1],res[i]
|
||
}
|
||
return res
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
> 迭代法中序遍历
|
||
|
||
```go
|
||
//迭代法中序遍历
|
||
func inorderTraversal(root *TreeNode) []int {
|
||
rootRes:=[]int{}
|
||
if root==nil{
|
||
return nil
|
||
}
|
||
stack:=list.New()
|
||
node:=root
|
||
//先将所有左节点找到，加入栈中
|
||
for node!=nil{
|
||
stack.PushBack(node)
|
||
node=node.Left
|
||
}
|
||
//其次对栈中的每个节点先弹出加入到结果集中，再找到该节点的右节点的所有左节点加入栈中
|
||
for stack.Len()>0{
|
||
e:=stack.Back()
|
||
node:=e.Value.(*TreeNode)
|
||
stack.Remove(e)
|
||
//找到该节点的右节点，再搜索他的所有左节点加入栈中
|
||
rootRes=append(rootRes,node.Val)
|
||
node=node.Right
|
||
for node!=nil{
|
||
stack.PushBack(node)
|
||
node=node.Left
|
||
}
|
||
}
|
||
return rootRes
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
javaScript
|
||
|
||
```js
|
||
|
||
前序遍历:
|
||
|
||
// 入栈 右 -> 左
|
||
// 出栈 中 -> 左 -> 右
|
||
var preorderTraversal = function(root, res = []) {
|
||
if(!root) return res;
|
||
const stack = [root];
|
||
let cur = null;
|
||
while(stack.length) {
|
||
cur = stack.pop();
|
||
res.push(cur.val);
|
||
cur.right && stack.push(cur.right);
|
||
cur.left && stack.push(cur.left);
|
||
}
|
||
return res;
|
||
};
|
||
|
||
中序遍历:
|
||
|
||
// 入栈 左 -> 右
|
||
// 出栈 左 -> 中 -> 右
|
||
|
||
var inorderTraversal = function(root, res = []) {
|
||
const stack = [];
|
||
let cur = root;
|
||
while(stack.length || cur) {
|
||
if(cur) {
|
||
stack.push(cur);
|
||
// 左
|
||
cur = cur.left;
|
||
} else {
|
||
// --> 弹出 中
|
||
cur = stack.pop();
|
||
res.push(cur.val);
|
||
// 右
|
||
cur = cur.right;
|
||
}
|
||
};
|
||
return res;
|
||
};
|
||
|
||
后序遍历:
|
||
|
||
// 入栈 左 -> 右
|
||
// 出栈 中 -> 右 -> 左 结果翻转
|
||
|
||
var postorderTraversal = function(root, res = []) {
|
||
if (!root) return res;
|
||
const stack = [root];
|
||
let cur = null;
|
||
do {
|
||
cur = stack.pop();
|
||
res.push(cur.val);
|
||
cur.left && stack.push(cur.left);
|
||
cur.right && stack.push(cur.right);
|
||
} while(stack.length);
|
||
return res.reverse();
|
||
};
|
||
```
|
||
|
||
|
||
-----------------------
|
||
* 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
|
||
* B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
|
||
* 知识星球：[代码随想录](https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ)
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<div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码.jpg width=450> </img></div>
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