[Leetcode] 94. Binary Tree Inorder Traversal 解题报告

本文介绍了一种不使用递归的二叉树中序遍历方法,通过栈来实现节点的访问顺序。详细解释了算法的流程,并提供了完整的C++代码实现。

题目

Given a binary tree, return the inorder traversal of its nodes' values.

For example:
Given binary tree [1,null,2,3],

   1
    \
     2
    /
   3

return [1,3,2].

Note: Recursive solution is trivial, could you do it iteratively?

思路

对于树这种数据结构,递归是解决其问题的天然灵丹妙药。然后本题蛋疼的是不让用递归,只能用迭代。那么就需要想到另外一种不错的数据结构:栈!对于中序遍历而言,我们首先从根节点开始,将所有左子树上的节点都压入栈中;然后取出栈顶元素并输出。之后需要判断栈顶元素的右孩子是否为空,如果不为空,则需要将右孩子连同它的所有沿着左子树的节点压入栈中。这样处理直到栈为空,我们就完成了对于一棵树的中序遍历。

代码

/**
 * 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<int> ret;
        stack<TreeNode*> s;
        if (root == NULL) {
            return ret;
        }
        TreeNode *node= root;
        while (node) {
            s.push(node);
            node = node->left;
        }
        while (!s.empty()) {
            node = s.top();
            s.pop();
            ret.push_back(node->val);
            node = node->right;
            while (node) {
                s.push(node);
                node = node->left;
            }
        }
        return ret;
    }
};


内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
### 关于LeetCode94题的信息 LeetCode94题名为 **Binary Tree Inorder Traversal**,其目标是对二叉树执行中序遍历并返回节点值的结果列表。此问题的核心在于理解二叉树的结构以及如何实现中序遍历算法。 #### 中序遍历定义 中序遍历是一种深度优先搜索(DFS)策略,在访问根节点之前先访问左子树,之后再访问右子树。具体顺序如下: 1. 遍历左子树; 2. 访问当前节点; 3. 遍历右子树; 对于一棵二叉树 `root` 的输入数据形式通常是一个数组表示法或者直接给出树形结构。以下是两种常见的解法:递归方法和迭代方法。 #### 方法一:递归实现 递归是最直观的方法来完成中序遍历。通过函数调用栈自然地实现了回溯过程。 ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def inorderTraversal(root: TreeNode): result = [] def dfs(node): if not node: return dfs(node.left) # 左子树 result.append(node.val) # 当前节点 dfs(node.right) # 右子树 dfs(root) return result ``` #### 方法二:迭代实现 为了减少递归带来的额外开销,可以采用显式的栈模拟递归的过程。这种方法更加高效且易于控制内存消耗。 ```python def inorderTraversal(root: TreeNode): stack, result = [], [] current = root while current or stack: while current: stack.append(current) # 将所有左子节点压入栈 current = current.left current = stack.pop() # 弹出最近的一个未处理节点 result.append(current.val) # 处理该节点 current = current.right # 转向右子树继续探索 return result ``` 以上两种方法均能有效解决LeetCode94题的要求,并满足时间复杂度 \(O(n)\),其中 \(n\) 是二叉树中的节点数量[^4]。 --- ### 解决方案总结 无论是使用递归还是迭代的方式,都可以成功获取到二叉树的中序遍历结果。需要注意的是边界条件的处理,比如当输入为空时应返回空列表[]。
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