【算法&数据结构体系篇class30】:Morris遍历

文章详细介绍了Morris遍历这种二叉树遍历方法,其特点是时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(1)。通过对二叉树节点的处理,实现了在遍历过程中不使用额外数据结构。此外,文章提供了Morris遍历的先序、中序、后序遍历实现,并展示了如何用Morris遍历求解二叉树的最小深度问题。

一、Morris遍历

一种遍历二叉树的方式,并且时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)

通过利用原树中大量空闲指针的方式,达到节省空间的目的

二、Morris遍历细节

假设来到当前节点cur,开始时cur来到头节点位置

1)如果cur没有左孩子,cur向右移动(cur = cur.right)

2)如果cur有左孩子,找到左子树上最右的节点mostRight:

  a.如果mostRight的右指针指向空,让其指向cur,

  然后cur向左移动(cur = cur.left)

  b.如果mostRight的右指针指向cur,让其指向null,

  然后cur向右移动(cur = cur.right)

3)cur为空时遍历停止

三、Morris遍历实质

建立一种机制

对于没有左子树的节点只到达一次,

对于有左子树的节点会到达两次

morris遍历时间复杂度依然是O(N)

四、代码演示

package class30;


/**Morris遍历
 *
 * 一种遍历二叉树的方式,并且时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)
 *  
 * 通过利用原树中大量空闲指针的方式,达到节省空间的目的
 *
 * 假设来到当前节点cur,开始时cur来到头节点位置
 * 1)如果cur没有左孩子,cur向右移动(cur = cur.right)
 * 2)如果cur有左孩子,找到左子树上最右的节点mostRight:
 * 	a.如果mostRight的右指针指向空,让其指向cur,
 * 	然后cur向左移动(cur = cur.left)
 * 	b.如果mostRight的右指针指向cur,让其指向null,
 * 	然后cur向右移动(cur = cur.right)
 * 3)cur为空时遍历停止
 *
 *
 * Morris遍历实质
 * 建立一种机制:
 *
 * 对于没有左子树的节点只到达一次,
 *
 * 对于有左子树的节点会到达两次
 *  
 * morris遍历时间复杂度依然是O(N)
 */
public class MorrisTraversal {

    //节点类
    public static class Node {
        public int value;
        public Node left;
        public Node right;

        public Node(int v) {
            value = v;
        }
    }

    public static void process(Node roo
Morris 遍历是一种时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1) 的二叉树遍历方式,这一特性使其在一些对空间要求较高的场景中具有独特优势。以下是 Morris 遍历在实际应用中的一些场景: ### 内存受限环境 在嵌入式系统、移动设备等内存资源有限的环境中,传统的二叉树遍历方法(如递归遍历)可能会因为需要使用栈空间而导致栈溢出或占用过多内存。Morris 遍历仅使用常数级的额外空间,能够有效避免此类问题。例如,在一些智能家居设备中,需要对传感器数据进行二叉树结构的存储和遍历,由于设备内存有限,Morris 遍历就可以作为一种合适的选择。 ### 大规模数据处理 当处理大规模的二叉树数据时,传统遍历方法的空间开销会随着树的规模增大而显著增加。Morris 遍历的低空间复杂度使其在处理大规模数据时能够节省大量内存,提高系统的性能和稳定性。例如,在数据库系统中,对索引树的遍历操作可能会涉及到大量的数据节点,使用 Morris 遍历可以减少内存占用,提高查询效率。 ### 算法优化 在一些算法中,需要对二叉树进行多次遍历操作。使用 Morris 遍历可以减少空间开销,从而优化算法的整体性能。例如,在判断一棵二叉树是否为搜索二叉树的问题中,可以使用 Morris 中序遍历遍历二叉树,通过比较中序遍历序列的元素顺序来判断是否为搜索二叉树,避免了递归调用带来的额外空间开销 [^1]。 ### 代码示例 以下是使用 Morris 中序遍历判断二叉树是否为搜索二叉树的代码示例: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def is_valid_bst(root): cur = root prev = float('-inf') while cur: if cur.left: most_right = cur.left while most_right.right and most_right.right != cur: most_right = most_right.right if most_right.right is None: most_right.right = cur cur = cur.left else: most_right.right = None if cur.val <= prev: return False prev = cur.val cur = cur.right else: if cur.val <= prev: return False prev = cur.val cur = cur.right return True ```
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