Binary Tree Postorder Traversal

本文介绍了一种不使用递归的方式实现二叉树的后续遍历算法。通过使用栈来辅助处理节点,避免了常规递归方法中可能出现的栈溢出问题。文章详细解释了算法的实现思路,并提供了完整的C++代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Given a binary tree, return the postorder traversal of its nodes’ values.
For example: Given binary tree {1,#,2,3},
1
\
2
/
3
return [3,2,1].
Note: Recursive solution is trivial, could you do it iteratively?
题意:
后续遍历

/**
 * Definition for binary tree
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<int> postorderTraversal(TreeNode *root) {
        vector<int> path;
        if(root==NULL)return path;
        stack<TreeNode*> stk;
        stk.push(root);//将根节点入栈
        TreeNode* cur = NULL;
        while(!stk.empty())//如果栈非空
        {
            cur = stk.top();//将cur指向当前栈首。
            //如果左右子树为空,
            if(cur->left ==NULL && cur->right ==NULL)
            {
                path.push_back(cur->val);//如果左右子树都处理过,就表示栈为空
                stk.pop();
            }else{
                if(cur->right)//如果存在右子树,这里先右子树入栈。
                {
                    stk.push(cur->right);
                    cur->right = NULL;//表示根节点右子树处理
                }
                if(cur->left)//如果存在左子树。
                {
                    stk.push(cur->left);
                    cur->left = NULL;//表示跟节点左子树处理过
                }
            }
        }
        return path;
    }
};
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
### 插入一系列数值到空二叉搜索树后的后续遍历序列 插入一系列数值 `{5, 2, 7, 3, 4, 1, 6}` 到一个初始为空的二叉搜索树 (Binary Search Tree),可以按照如下方式构建该树。对于每一个新节点,将其与当前子树根节点比较:如果小于根节点,则插入左子树;否则插入右子树[^1]。 #### 构建过程 - 首先插入 `5` 作为根节点。 - 接着插入 `2`,由于它小于 `5`,因此成为其左孩子。 - 然后插入 `7`,大于 `5`,故成为其右孩子。 - 继续插入 `3`,它位于 `5` 的左侧区域,并且也大于现有的 `2` 节点,于是成为 `2` 的右孩子。 - 下一步插入 `4`,同样进入 `5` 左侧部分,在此之后进一步深入至 `2` 右边并找到位置于 `3` 的右侧。 - 插入 `1`,它是最小值,最终会到达最左边的位置即 `2` 的左侧。 - 最终插入 `6`,定位在 `7` 的左侧。 完成上述操作后形成的二叉搜索树结构如下: ```plaintext 5 / \ 2 7 / \ \ 1 3 6 \ 4 ``` #### 后序遍历定义 后序遍历是一种深度优先遍历方法,遵循访问顺序为 **左 -> 右 -> 根**。 #### 计算后序遍历序列 基于以上树形结构执行后序遍历算法可得结果为: - 开始从左下角叶子结点依次向上回溯处理各分支直到整棵树完全被覆盖为止。 具体路径表现为 `(1->3->4->2)->(6->7->5)` 即 `[1, 3, 4, 2, 6, 7, 5]`. 因此所求解的答案就是这个列表形式表示的结果集。 ```python def post_order_traversal(root): result = [] def traverse(node): if node is None: return # Traverse Left Subtree traverse(node.left) # Traverse Right Subtree traverse(node.right) # Visit Node result.append(node.value) traverse(root) return result ```
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