【力扣算法简单五十题】25.二叉树的后序遍历

最新推荐文章于 2025-12-04 22:00:44 发布
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#算法 #leetcode #数据结构

本文介绍了一种算法问题，即如何实现二叉树节点值的后序遍历。文章提供了具体的示例来说明输入输出，并探讨了递归与迭代两种解决方法。

给你一棵二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 后序遍历 。

示例 1：
在这里插入图片描述
输入：root = [1,null,2,3]
输出：[3,2,1]

示例 2：
输入：root = []
输出：[]

示例 3：
输入：root = [1]
输出：[1]

提示：
树中节点的数目在范围 [0, 100] 内
-100 <= Node.val <= 100

进阶：递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

力扣：145. 二叉树的后序遍历
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在迭代法中，前序遍历是中左右，后序遍历是左右中，那么只需要调整一下先序遍历的左右子节点入栈顺序，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后序遍历的左右中了。确定递归函数的参数和返回值：在递归函数中，因为要存放后序遍历节点的数值，所以参数里需要传入vector的指针或者引用来放节点的数值，不需要返回值，所以递归函数返回类型为void。确定单层递归的逻辑：后序遍历是左右中的循序，所以在递归函数的逻辑中，先取递归取左节点的数值，再递归取右节点的数值，再取中节点的数值。
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[LeetCode] 145.二叉树的后序遍历（java实现、非递归法）1. 题目2. 读题（需要重点注意的东西）3. 解法4. 可能有帮助的前置习题5. 所用到的数据结构与算法思想6. 总结 1. 题目 2. 读题（需要重点注意的东西） 使用二叉树的后序遍历模板，可以使用递归很简单的解决这个问题。但是你能否使用非递归的方法实现二叉树的后序遍历呢？ （先序遍历和后序遍历的关系：先序遍历为中左右、后序遍历为左右中，使用栈时，入栈顺序为左右时，出栈顺序为中右左（因为中结点出栈后、左右孩子才入栈），所以对出栈后
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你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
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一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
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注意到：灯泡状态周期是6。
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摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——数青蛙
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[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
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两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 517
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
力扣二叉树中序遍历java思路
03-16
### 力扣二叉树中序遍历的Java实现思路 #### 方法一：递归解法 递归是一种直观且易于理解的方法。通过定义一个辅助函数 `dfs`，按照 **左子树 -> 根节点 -> 右子树** 的顺序依次处理每个节点。对于每一个节点，如果它不为空，则先递归遍历其左子树，接着将该节点的值加入结果列表，最后递归遍历右子树。 以下是具体的代码实现： ```java class Solution { public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> res = new ArrayList<>(); dfs(res, root); return res; } private void dfs(List<Integer> res, TreeNode node) { if (node == null) { return; } dfs(res, node.left); // 递归遍历左子树 res.add(node.val); // 访问根节点 dfs(res, node.right); // 递归遍历右子树 } } ``` 这种方法的时间复杂度和空间复杂度均为 O(n)，其中 n 是二叉树中的节点数[^3]。 --- #### 方法二：迭代解法 迭代方法的核心思想是手动模拟递归过程中使用的栈结构。由于递归本质上也是利用系统栈完成操作，因此可以通过显式的栈来替代系统的隐式调用栈。 具体步骤如下： 1. 初始化一个空的结果列表 `res` 和一个栈 `stack`。 2. 使用一个指针变量 `current` 指向当前正在访问的节点。 3. 当前节点不为空或栈不为空时进入循环： - 如果当前节点存在，将其压入栈并继续移动到它的左子节点； - 否则弹出栈顶元素（即最近一次未完全访问的节点），记录其值，并转向其右子节点。 4. 循环结束后返回结果列表。 下面是对应的代码实现： ```java class Solution { public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> res = new ArrayList<>(); Deque<TreeNode> stack = new LinkedList<>(); TreeNode current = root; while (current != null || !stack.isEmpty()) { while (current != null) { // 将所有左子节点压入栈 stack.push(current); current = current.left; } current = stack.pop(); // 弹出栈顶元素 res.add(current.val); // 添加到结果集 current = current.right; // 移动至右子节点 } return res; } } ``` 此方法同样具备时间复杂度 O(n)[^2] 和最坏情况下空间复杂度也为 O(n) 的特性。 --- #### 方法三：Morris 遍历 Morris 遍历是一种不需要额外存储空间的高效算法，其核心思想是在遍历时修改树的结构以建立临时链接，从而避免使用栈或递归来保存中间状态。最终恢复原始树形结构的同时完成了遍历。 主要逻辑分为以下几个部分： 1. 初始设置当前节点为根节点。 2. 对于每个节点，判断是否有左子树： - 若无左子树，则直接访问该节点并将指针移向右子树； - 若有左子树，则找到左子树中最右侧的节点（即前驱节点）并与当前节点连接起来；随后再次调整指针位置。 3. 继续上述过程直至整棵树被完整遍历完毕。 以下是 Morris 遍历的具体实现： ```java class Solution { public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> res = new ArrayList<>(); TreeNode current = root; while (current != null) { if (current.left == null) { // 左子树不存在 res.add(current.val); // 直接访问当前节点 current = current.right; // 转移到右子树 } else { // 存在左子树 TreeNode predecessor = findPredecessor(current); if (predecessor.right == null) { // 前驱尚未连接回当前节点 predecessor.right = current; // 创建反向链路 current = current.left; // 进入左子树 } else { // 前驱已连接回来 predecessor.right = null; // 断开反向链路 res.add(current.val); // 访问当前节点 current = current.right; // 转移到右子树 } } } return res; } private TreeNode findPredecessor(TreeNode node) { TreeNode pred = node.left; while (pred.right != null && pred.right != node) { pred = pred.right; } return pred; } } ``` 这种做法的空间复杂度仅为 O(1)[^4]，因为除了输入数据外无需任何附加内存支持。 --- ### 总结 以上介绍了三种不同的 Java 实现方案用于解决力扣上的二叉树中序遍历问题。每种方法各有优劣，在实际应用中可以根据需求灵活选用合适的策略。
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