二叉树前序后续遍历递归非递归实现-牛客网

最新推荐文章于 2025-03-23 21:29:48 发布

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本文详细介绍了二叉树的前序和后序遍历算法，包括递归和非递归两种实现方式，并通过示例代码帮助理解。适用于初学者掌握二叉树的基本操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前序遍历：顺序为根左右

递归实现：

当节点不为空时，每次遍历现将节点值添加进list，之后，左子树补空，遍历左子树；右指数不空，遍历右子树；最终返回list。需要注意的是根节点为空的情况，在遍历之前，根节点为空，直接返回（全局）list。

public class Solution {
    ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(); //注意定义的位置，便于处理空树的情况
    public ArrayList<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        if(root == null)
            return list;
        list.add(root.val);
        if(root.left != null)
            preorderTraversal(root.left);
        if(root.right != null)
            preorderTraversal(root.right);
        return list;
    }
}

非递归实现：

主要采用数据结构栈来辅助实现。每pop一个节点（当前根节点），前提是栈不为空，先将节点右孩子入栈，再将左孩子入栈（前提是孩子存在），依次pop及push。

public class Solution {
    ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
    public ArrayList<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
         if(root == null)
            return list;
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        stack.push(root);
        while(!stack.isEmpty()) {
            TreeNode temp = stack.pop();
            list.add(temp.val);
            if(temp.right != null)
                stack.push(temp.right);
            if(temp.left != null)
                stack.push(temp.left);
        }    
        return list;
    }
}

后序遍历：顺序为左右根

递归实现：

对应节点不空时，进行对应的左右递归遍历，然后list中加入根节点的值

public class Solution {
    ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
    public ArrayList<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        if(root == null)
            return list;
        if(root.left != null)
            postorderTraversal(root.left);
         if(root.right != null)
            postorderTraversal(root.right);
        list.add(root.val);
        return list;
    }
}

非递归实现：

看的别人的思路

首先将节点入栈，栈不空的时候，判断栈顶节点是否有左右孩子，没有左右孩子这可以直接访问（值添加进list中，pop，改变当前访问的节点）或者是在此步之前访问的节点是该节点的孩子（孩子均被访问过了），也可以直接访问该节点，除此之外，需将节点的孩子按照右左的顺序入栈。

public class Solution {
    ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
    public ArrayList<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        if(root == null)
            return list;
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        TreeNode pre = null;
        stack.push(root);
        while(!stack.isEmpty()) {
             TreeNode cur = stack.peek(); //必要性 时间复杂度
            if((cur.left == null && cur.right == null) || (pre!= null &&(pre == cur.right || pre == cur.left))) {
                list.add(cur.val);
                pre = cur;
                stack.pop();
            }
            else {
                if(cur.right != null)
                    stack.push(cur.right);
                if(cur.left != null)
                    stack.push(cur.left);
            }
        }
        return list;
    }
}