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# 二叉树的统一迭代法

统一写法是一种什么感觉

此时我们在二叉树:一入递归深似海,从此offer是路人 (opens new window)中用递归的方式,实现了二叉树前中后序的遍历。

二叉树:听说递归能做的,栈也能做! (opens new window)中用栈实现了二叉树前后中序的迭代遍历(非递归)。

之后我们发现迭代法实现的先中后序,其实风格也不是那么统一,除了先序和后序,有关联,中序完全就是另一个风格了,一会用栈遍历,一会又用指针来遍历。

实践过的同学,也会发现使用迭代法实现先中后序遍历,很难写出统一的代码,不像是递归法,实现了其中的一种遍历方式,其他两种只要稍稍改一下节点顺序就可以了。

其实针对三种遍历方式,使用迭代法是可以写出统一风格的代码!

重头戏来了,接下来介绍一下统一写法。

我们以中序遍历为例,在二叉树:听说递归能做的,栈也能做! (opens new window)中提到说使用栈的话,无法同时解决访问节点(遍历节点)和处理节点(将元素放进结果集)不一致的情况

那我们就将访问的节点放入栈中,把要处理的节点也放入栈中但是要做标记。

如何标记呢,就是要处理的节点放入栈之后,紧接着放入一个空指针作为标记。 这种方法也可以叫做标记法。

# 迭代法中序遍历

中序遍历代码如下:(详细注释)

class Solution {
public:
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> result;
        stack<TreeNode*> st;
        if (root != NULL) st.push(root);
        while (!st.empty()) {
            TreeNode* node = st.top();
            if (node != NULL) {
                st.pop(); // 将该节点弹出,避免重复操作,下面再将右中左节点添加到栈中
                if (node->right) st.push(node->right);  // 添加右节点(空节点不入栈)

                st.push(node);                          // 添加中节点
                st.push(NULL); // 中节点访问过,但是还没有处理,加入空节点做为标记。

                if (node->left) st.push(node->left);    // 添加左节点(空节点不入栈)
            } else { // 只有遇到空节点的时候,才将下一个节点放进结果集
                st.pop();           // 将空节点弹出
                node = st.top();    // 重新取出栈中元素
                st.pop();
                result.push_back(node->val); // 加入到结果集
            }
        }
        return result;
    }
};
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看代码有点抽象我们来看一下动画(中序遍历):

中序遍历迭代(统一写法)

动画中,result数组就是最终结果集。

可以看出我们将访问的节点直接加入到栈中,但如果是处理的节点则后面放入一个空节点, 这样只有空节点弹出的时候,才将下一个节点放进结果集。

此时我们再来看前序遍历代码。

# 迭代法前序遍历

迭代法前序遍历代码如下: (注意此时我们和中序遍历相比仅仅改变了两行代码的顺序)

class Solution {
public:
    vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> result;
        stack<TreeNode*> st;
        if (root != NULL) st.push(root);
        while (!st.empty()) {
            TreeNode* node = st.top();
            if (node != NULL) {
                st.pop();
                if (node->right) st.push(node->right);  // 右
                if (node->left) st.push(node->left);    // 左
                st.push(node);                          // 中
                st.push(NULL);
            } else {
                st.pop();
                node = st.top();
                st.pop();
                result.push_back(node->val);
            }
        }
        return result;
    }
};
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# 迭代法后序遍历

后续遍历代码如下: (注意此时我们和中序遍历相比仅仅改变了两行代码的顺序)

class Solution {
public:
    vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> result;
        stack<TreeNode*> st;
        if (root != NULL) st.push(root);
        while (!st.empty()) {
            TreeNode* node = st.top();
            if (node != NULL) {
                st.pop();
                st.push(node);                          // 中
                st.push(NULL);

                if (node->right) st.push(node->right);  // 右
                if (node->left) st.push(node->left);    // 左

            } else {
                st.pop();
                node = st.top();
                st.pop();
                result.push_back(node->val);
            }
        }
        return result;
    }
};
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# 总结

此时我们写出了统一风格的迭代法,不用在纠结于前序写出来了,中序写不出来的情况了。

但是统一风格的迭代法并不好理解,而且想在面试直接写出来还有难度的。

所以大家根据自己的个人喜好,对于二叉树的前中后序遍历,选择一种自己容易理解的递归和迭代法。

# 其他语言版本

Java: 迭代法前序遍历代码如下:

class Solution {
    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> result = new LinkedList<>();
        Stack<TreeNode> st = new Stack<>();
        if (root != null) st.push(root);
        while (!st.empty()) {
            TreeNode node = st.peek();
            if (node != null) {
                st.pop(); // 将该节点弹出,避免重复操作,下面再将右中左节点添加到栈中
                if (node.right!=null) st.push(node.right);  // 添加右节点(空节点不入栈)
                if (node.left!=null) st.push(node.left);    // 添加左节点(空节点不入栈)
                st.push(node);                          // 添加中节点
                st.push(null); // 中节点访问过,但是还没有处理,加入空节点做为标记。
                
            } else { // 只有遇到空节点的时候,才将下一个节点放进结果集
                st.pop();           // 将空节点弹出
                node = st.peek();    // 重新取出栈中元素
                st.pop();
                result.add(node.val); // 加入到结果集
            }
        }
        return result;
    }
}
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迭代法中序遍历代码如下:

class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> result = new LinkedList<>();
    Stack<TreeNode> st = new Stack<>();
    if (root != null) st.push(root);
    while (!st.empty()) {
        TreeNode node = st.peek();
        if (node != null) {
            st.pop(); // 将该节点弹出,避免重复操作,下面再将右中左节点添加到栈中
            if (node.right!=null) st.push(node.right);  // 添加右节点(空节点不入栈)
            st.push(node);                          // 添加中节点
            st.push(null); // 中节点访问过,但是还没有处理,加入空节点做为标记。

            if (node.left!=null) st.push(node.left);    // 添加左节点(空节点不入栈)
        } else { // 只有遇到空节点的时候,才将下一个节点放进结果集
            st.pop();           // 将空节点弹出
            node = st.peek();    // 重新取出栈中元素
            st.pop();
            result.add(node.val); // 加入到结果集
        }
    }
    return result;
}
}
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迭代法后序遍历代码如下:

class Solution {
   public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> result = new LinkedList<>();
        Stack<TreeNode> st = new Stack<>();
        if (root != null) st.push(root);
        while (!st.empty()) {
            TreeNode node = st.peek();
            if (node != null) {
                st.pop(); // 将该节点弹出,避免重复操作,下面再将右中左节点添加到栈中
                st.push(node);                          // 添加中节点
                st.push(null); // 中节点访问过,但是还没有处理,加入空节点做为标记。
                if (node.right!=null) st.push(node.right);  // 添加右节点(空节点不入栈)
                if (node.left!=null) st.push(node.left);    // 添加左节点(空节点不入栈)         
                               
            } else { // 只有遇到空节点的时候,才将下一个节点放进结果集
                st.pop();           // 将空节点弹出
                node = st.peek();    // 重新取出栈中元素
                st.pop();
                result.add(node.val); // 加入到结果集
            }
        }
        return result;
   }
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Python:

迭代法前序遍历:

class Solution:
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        result = []
        st= []
        if root:
            st.append(root)
        while st:
            node = st.pop()
            if node != None:
                if node.right: #右
                    st.append(node.right)
                if node.left: #左
                    st.append(node.left)
                st.append(node) #中
                st.append(None)
            else:
                node = st.pop()
                result.append(node.val)
        return result
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迭代法中序遍历:

class Solution:
    def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        result = []
        st = []
        if root:
            st.append(root)
        while st:
            node = st.pop()
            if node != None:
                if node.right: #添加右节点(空节点不入栈)
                    st.append(node.right)
                
                st.append(node) #添加中节点
                st.append(None) #中节点访问过,但是还没有处理,加入空节点做为标记。
                
                if node.left: #添加左节点(空节点不入栈)
                    st.append(node.left)
            else: #只有遇到空节点的时候,才将下一个节点放进结果集
                node = st.pop() #重新取出栈中元素
                result.append(node.val) #加入到结果集
        return result
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迭代法后序遍历:

class Solution:
    def postorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        result = []
        st = []
        if root:
            st.append(root)
        while st:
            node = st.pop()
            if node != None:
                st.append(node) #中
                st.append(None)
                
                if node.right: #右
                    st.append(node.right)
                if node.left: #左
                    st.append(node.left)
            else:
                node = st.pop()
                result.append(node.val)
        return result
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Go:

前序遍历统一迭代法

 /**
 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()//栈
    res:=[]int{}//结果集
    stack.PushBack(root)
    var node *TreeNode
    for stack.Len()>0{
        e := stack.Back()
        stack.Remove(e)//弹出元素
        if e.Value==nil{// 如果为空,则表明是需要处理中间节点
            e=stack.Back()//弹出元素(即中间节点)
            stack.Remove(e)//删除中间节点
            node=e.Value.(*TreeNode)
            res=append(res,node.Val)//将中间节点加入到结果集中
            continue//继续弹出栈中下一个节点
        }
        node = e.Value.(*TreeNode)
        //压栈顺序:右左中
        if node.Right!=nil{
            stack.PushBack(node.Right)
        }
        if node.Left!=nil{
            stack.PushBack(node.Left)
        }
        stack.PushBack(node)//中间节点压栈后再压入nil作为中间节点的标志符
        stack.PushBack(nil)
    }
    return res

}
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中序遍历统一迭代法

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * type TreeNode struct {
 *     Val int
 *     Left *TreeNode
 *     Right *TreeNode
 * }
 */
 //中序遍历:左中右
 //压栈顺序:右中左
func inorderTraversal(root *TreeNode) []int {
    if root==nil{
       return nil
    }
    stack:=list.New()//栈
    res:=[]int{}//结果集
    stack.PushBack(root)
    var node *TreeNode
    for stack.Len()>0{
        e := stack.Back()
        stack.Remove(e)
        if e.Value==nil{// 如果为空,则表明是需要处理中间节点
            e=stack.Back()//弹出元素(即中间节点)
            stack.Remove(e)//删除中间节点
            node=e.Value.(*TreeNode)
            res=append(res,node.Val)//将中间节点加入到结果集中
            continue//继续弹出栈中下一个节点
        }
        node = e.Value.(*TreeNode)
        //压栈顺序:右中左
        if node.Right!=nil{
            stack.PushBack(node.Right)
        }
        stack.PushBack(node)//中间节点压栈后再压入nil作为中间节点的标志符
        stack.PushBack(nil)
        if node.Left!=nil{
            stack.PushBack(node.Left)
        }
    }
    return res
}
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后序遍历统一迭代法

//后续遍历:左右中
//压栈顺序:中右左
func postorderTraversal(root *TreeNode) []int {
	if root == nil {
		return nil
	}
	var stack = list.New()//栈
    res:=[]int{}//结果集
    stack.PushBack(root)
    var node *TreeNode
    for stack.Len()>0{
        e := stack.Back()
        stack.Remove(e)
        if e.Value==nil{// 如果为空,则表明是需要处理中间节点
            e=stack.Back()//弹出元素(即中间节点)
            stack.Remove(e)//删除中间节点
            node=e.Value.(*TreeNode)
            res=append(res,node.Val)//将中间节点加入到结果集中
            continue//继续弹出栈中下一个节点
        }
        node = e.Value.(*TreeNode)
        //压栈顺序:中右左
        stack.PushBack(node)//中间节点压栈后再压入nil作为中间节点的标志符
        stack.PushBack(nil)
        if node.Right!=nil{
            stack.PushBack(node.Right)
        }
        if node.Left!=nil{
            stack.PushBack(node.Left)
        }
    }
    return res
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javaScript:

前序遍历统一迭代法


// 前序遍历:中左右
// 压栈顺序:右左中

var preorderTraversal = function(root, res = []) {
    const stack = [];
    if (root) stack.push(root);
    while(stack.length) {
        const node = stack.pop();
        if(!node) {
            res.push(stack.pop().val);
            continue;
        }
        if (node.right) stack.push(node.right); // 右
        if (node.left) stack.push(node.left); // 左
        stack.push(node); // 中
        stack.push(null);
    };
    return res;
};

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中序遍历统一迭代法


//  中序遍历:左中右
//  压栈顺序:右中左
 
var inorderTraversal = function(root, res = []) {
    const stack = [];
    if (root) stack.push(root);
    while(stack.length) {
        const node = stack.pop();
        if(!node) {
            res.push(stack.pop().val);
            continue;
        }
        if (node.right) stack.push(node.right); // 右
        stack.push(node); // 中
        stack.push(null);
        if (node.left) stack.push(node.left); // 左
    };
    return res;
};

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后序遍历统一迭代法


// 后续遍历:左右中
// 压栈顺序:中右左
 
var postorderTraversal = function(root, res = []) {
    const stack = [];
    if (root) stack.push(root);
    while(stack.length) {
        const node = stack.pop();
        if(!node) {
            res.push(stack.pop().val);
            continue;
        }
        stack.push(node); // 中
        stack.push(null);
        if (node.right) stack.push(node.right); // 右
        if (node.left) stack.push(node.left); // 左
    };
    return res;
};

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