二叉树非递归的三种遍历（python）

最新推荐文章于 2021-10-29 22:37:45 发布

yuesoda

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分类专栏：基础知识刷题文章标签：数据结构 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuesoda/article/details/89925738

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本文总结了二叉树的非递归遍历方法，包括先序、中序和后序遍历。通过堆栈辅助，分别阐述了不同遍历顺序的实现思路和过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

二叉树非递归的三种遍历（python）

前言
先序遍历
中序遍历
后序遍历

前言

五一前参加了快手的面试，真的是丢脸，竟然不会写二叉树前中后序遍历的非递归方法，所以放假后总结一下

先序遍历

首先是先序遍历，需要借助一个堆栈，按照父亲节点、左孩子、右孩子的顺序压到堆里面，每次弹出栈顶元素

// 先序
def preorder(root): # 先序
        stack = []
        while stack or root:
            while root:
                print(root.

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[面试算法]Python实现二叉树三种遍历的递归与非递归形式

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### Python 实现二叉树非递归遍历 #### 定义二叉树节点结构为了实现非递归遍历，首先定义一个简单的二叉树节点类： ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right ``` #### 使用栈实现前序遍历通过使用显式的栈数据结构来模拟函数调用栈的行为，可以实现非递归版本的前序遍历。 ```python def preorderTraversal(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: node = stack.pop() if node: result.append(node.val) # 注意入栈顺序：先右后左 stack.append(node.right) stack.append(node.left) return result ``` 此方法利用了一个列表作为栈来存储待处理的节点，在每次迭代时弹出栈顶元素并将其值加入结果列表中。由于前序遍历的特点是先访问根节点再依次访问左右子树，因此在压栈的时候要按照相反的顺序操作以确保正确的访问次序[^3]。 #### 使用栈实现中序遍历对于中序遍历来说，则需要更复杂一点的方式去控制何时应该输出当前节点的数据以及如何继续向更深一层探索。 ```python def inorderTraversal(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: stack.append(current) current = current.left current = stack.pop() result.append(current.val) current = current.right return result ``` 这里采用了两个循环嵌套的方式来交替执行深入左侧分支的操作与回溯到最近未被完全展开过的父级节点的动作。每当到达最左边的一个叶子结点之后就会触发一次`pop()`动作从而回到上层，并记录下该位置处的数值；接着转向右侧重复上述过程直到整棵树都被覆盖完毕。 #### 使用栈实现后序遍历后序遍历相对较为特殊一些，因为它的输出序列既不是按深度优先也不是广度优先排列而是介于两者之间的一种形式——即先子树后根部。为此我们可以通过两次反转技巧或者借助额外标记位来进行转换。以下是基于双色标记法（颜色代表状态变化）的做法： ```python WHITE, GRAY = 0, 1 def postorderTraversal(root): stack = [(WHITE, root)] result = [] while stack: color, node = stack.pop() if node is None: continue if color == WHITE: # Push the current node back onto the stack with a different color, # followed by its children (right first so that left gets processed earlier). stack.append((GRAY, node)) stack.append((WHITE, node.right)) stack.append((WHITE, node.left)) else: result.append(node.val) return result ``` 这种方法巧妙地运用了两种不同状态下相同的对象实例在同一时间存在于堆栈之中这一特性，使得可以在适当时候改变其行为模式进而达到预期效果。