二叉树非递归的前,中,后序遍历的思考

本文详细介绍了二叉树的前序、中序和后序遍历方法,并提供了后序遍历的两种非递归实现代码示例。通过对比不同遍历方式的特点,帮助读者深入理解二叉树遍历的基本原理。


三种遍历方式的根本区别是

  1. Preorder: print parent directly.
  2. Inorder: print parent when return from left child.
  3. Postorder: print parent when return from right child.

可以用堆栈实现非递归遍历

而用堆栈实现又有两种方式

1.堆栈中存放的是未访问过的结点,这种方式先让根进栈,只要栈不为空,就可以做弹出操作,  每次弹出一个结点,记得把它的左右结点都进栈,记得右子树先进栈,这样可以保证右子树在栈中总处于左子树的下面。  

2.堆栈中存放的是访问过的结点,就是按照人脑中模拟遍历二叉树的方式确定访问节点的时机,比如先序是遇到即访问。



后序遍历模板

常用的:

	public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        Stack<TreeNode> st=new Stack<TreeNode>();
        if(root==null) return list;
        TreeNode pre=null;
        TreeNode cur=root;
        while(!st.isEmpty()||cur!=null){
        	while(cur!=null){
        		st.push(cur);
        		cur=cur.left;
        	}
        	cur=st.peek();
        	if(cur.right==null||cur.right==pre){
        		list.add(cur.val);
        		pre=cur;
        		st.pop();
        		cur=null;
        	}
        	else{
        		cur=cur.right;
        	}
        }
        return list;
    }

不太常用的

List<Integer> res = new ArrayList<>();
        if (root == null) return res;

        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        stack.add(root);

        while (!stack.isEmpty()) {
            TreeNode node = stack.peek();
            if (node.right != null)
                stack.add(node.right);

            if (node.left != null)
                stack.add(node.left);

            if (node.left == null && node.right == null) {
                node = stack.pop();
                res.add(node.val);
                while (!stack.isEmpty() && // isParent?
                        (stack.peek().right == node || stack.peek().left == node)) {
                    // right child can be null, if stack.peek().left == node, then return from it.
                    node = stack.pop();
                    res.add(node.val);
                }
            }
        }

        return res;


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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