Morris 中序遍历、递归 、迭代中序遍历代码

Morris 中序遍历

Morris 遍历算法整体步骤如下(假设当前遍历到的节点为 x):

  1. 如果 x 无左孩子,先将 x 的值加入答案数组,再访问 x 的右孩子,即x=x.right
  2. 如果 x 有左孩子,则找到 x 左子树上最右的节点(即左子树中序遍历的最后一个节点,x 在中序遍历中的前驱节点),我们记为 predecessor。根据 predecessor
    的右孩子是否为空,进行如下操作。
    2.1 如果 predecessor 的右孩子为空,则将其右孩子指向 x,然后访问 x 的左孩子,即 x=x.left
    2.2 如果predecessor 的右孩子不为空,则此时其右孩子指向 x,说明我们已经遍历完 x 的左子树,我们将 predecessor 的右孩子置空,将 x 的值加入答案数组,然后访问 x 的右孩子,即 x=x.right
  3. 重复上述操作,直至访问完整棵树

原理:
其实整个过程我们就多做一步:假设当前遍历到的节点为 x,将 x 的左子树中最右边的节点的右孩子指向 x,这样在左子树遍历完成后我们通过这个指向走回了 x,且能通过这个指向知晓我们已经遍历完成了左子树,而不用再通过栈来维护,省去了栈的空间复杂度

复杂度分析
时间复杂度:O(n),其中 nn 为二叉搜索树的节点个数。Morris 遍历中每个节点会被访问两次,因此总时间复杂度为 O(2n)=O(n)。
空间复杂度:O(1)。
c++代码:

 
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        TreeNode *predecessor = nullptr;

        while (root != nullptr) {
            if (root->left != nullptr) {
                // predecessor 节点就是当前 root 节点向左走一步,然后一直向右走至无法走为止
                predecessor = root->left;
                while (predecessor->right != nullptr && predecessor->right != root) {
                    predecessor = predecessor->right;
                }
                
                // 让 predecessor 的右指针指向 root,继续遍历左子树
                if (predecessor->right == nullptr) {
                    predecessor->right = root;
                    root = root->left;
                }
                // 说明左子树已经访问完了,我们需要断开链接
                else {
                    res.push_back(root->val);
                    predecessor->right = nullptr;
                    root = root->right;
                }
            }
            // 如果没有左孩子,则直接访问右孩子
            else {
                res.push_back(root->val);
                root = root->right;
            }
        }
        return res;
    }
 

递归实现代码:

 //中序遍历 左根右
//方法1:递归
void  inOrder(TreeNode* root , vector<int>& nums)
{
	if (!root)
		return;
	inOrder(root->left, nums);
	nums.push_back(root->val);
	inOrder(root->right, nums);	
}
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
	vector<int> nums;
	inOrder(root, nums);

借助栈实现递归 ,迭代实现

//方法二:迭代,借助栈实现递归 
vector<int> inorderTraversalWithStack(TreeNode* root) {
	 
	vector<int> nums;
	stack<TreeNode*>  stk;
	while (root|| !stk.empty())
		//stk存的是左子树  当前节点没有左子树会导致栈空
		//没有右叶子时 root = root->right; 会导致root为空
	{
		while (root)
		{
			stk.push(root);
			root = root->left;
		}
		root = stk.top();//最左节点
		stk.pop();//这个节点遍历过 出栈
		nums.push_back(root->val);
		root = root->right;
		
	}
	return nums;
}
### 二叉树序遍历代码实现与分析 #### 非递归实现中序遍历的核心逻辑 非递归方式实现二叉树的中序遍历主要依赖于栈这一辅助数据结构。通过栈来模拟递归调用过程中的函数压栈行为,从而达到相同的效果[^1]。 以下是基于 Java 的非递归序遍历代码实现: ```java import java.util.Stack; public class BinaryTreeInorderTraversal { public static void inorder(TreeNode root) { Stack<TreeNode> stack = new Stack<>(); TreeNode current = root; while (current != null || !stack.isEmpty()) { // 将当前节点及其所有左子节点依次入栈 while (current != null) { stack.push(current); current = current.left; } // 出栈访问节点 if (!stack.isEmpty()) { current = stack.pop(); System.out.print(current.val + " "); // 访问根节点 // 转向右子树 current = current.right; } } } public static void main(String[] args) { // 构建一棵简单的二叉树作为测试案例 TreeNode root = new TreeNode(1, new TreeNode(2, new TreeNode(4), new TreeNode(5)), new TreeNode(3, new TreeNode(6), new TreeNode(7))); // 执行中序遍历 inorder(root); // 输出应为:4 2 5 1 6 3 7 } } ``` #### 代码解析 上述代码实现了二叉树的非递归序遍历,具体流程如下: 1. 初始化一个空栈 `stack` 和指向根节点的指针 `current`。 2. 使用循环控制整个遍历过程,条件为 `current != null || !stack.isEmpty()`,表示只要还有未处理的节点就继续执行。 3. 在每次迭代中,优先将当前节点的所有左子节点依次压入栈中,直到遇到第一个没有左孩子的节点为止。 4. 接着从栈顶弹出一个节点并访问它(打印或存储),随后转向该节点的右子树。 5. 如果存在右子树,则重复上述操作;如果不存在,则返回到上一层父节点继续处理。 这种实现方法严格遵循了 **左子树 -> 根节点 -> 右子树** 的访问顺序[^2]。 #### 时间复杂度与空间复杂度 - **时间复杂度**: O(n),其中 n 是二叉树中的节点总数。每个节点恰好被访问一次。 - **空间复杂度**: O(h),h 表示二叉树的高度。在最坏情况下(完全不平衡的树),可能需要保存 h 层节点的信息。 #### 示例运行结果 对于给定的一棵简单二叉树: ``` 1 / \ 2 3 / \ / \ 4 5 6 7 ``` 按照中序遍历规则,最终输出的结果将是: `4 2 5 1 6 3 7`[^4] --- ### §相关问题§ 1. 如何利用递归的方式实现相同的中序遍历? 2. 假设输入是一颗平衡二叉树,如何优化非递归序遍历的空间复杂度? 3. 是否可以通过 Morris 遍历来进一步减少额外空间开销?如果是,请提供其实现方案。 4. 对比前序遍历和后序遍历的非递归实现,它们之间有哪些异同点? 5. 如果需要对一颗动态变化的二叉树实时维护其遍历序列,应该采用何种策略?
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