145.Binary Tree Postorder Traversal---二叉树后序非递归遍历
题目大意:后序遍历二叉树。
法一:普通递归,只是这里需要传入一个list来存储遍历结果。代码如下(耗时1ms):
- public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
- List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
- list = dfs(root, list);
- return list;
- }
- public static List<Integer> dfs(TreeNode root, List<Integer> list) {
- if(root == null) {
- return list;
- }
- else {
- list = dfs(root.left, list);
- list = dfs(root.right, list);
- list.add(root.val);
- return list;
- }
- }
法二(借鉴):后序遍历顺序是“左右根”,这里将其反过来遍历,也就是“根右左”,然后将遍历结果反转返回即可。这里用到了LinkedList.addFirst()方法,即将值插到链表头部。(addLast()方法与add()方法一样是插到链表尾部)。这里也可以用ArrayList.add(),在最后再调用Collections.reverse(list)方法即可。此方法代码简单,但不是很好想。代码如下(耗时1ms):
- public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
- LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
- if(root == null) {
- return list;
- }
- Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
- stack.push(root);
- TreeNode tmp = null;
- while(!stack.isEmpty()) {
- tmp = stack.pop();
- list.addFirst(tmp.val);
- if(tmp.left != null) {
- stack.push(tmp.left);
- }
- if(tmp.right != null) {
- stack.push(tmp.right);
- }
- }
- return list;
- }
法三(借鉴):普通后序非递归遍历,这里用一个辅助栈来标记结点是否已经访问右结点,如果已经访问右结点,则将根值加入list中,否则访问右结点压栈。因为有两个栈要压栈出栈,耗时较长。也可以在TreeNode结点中加入一个标记属性flag来标记是否访问过右结点,这样就不需要辅助栈了,时间应该会快一些。代码如下(耗时2ms):
- public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
- List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
- if(root == null) {
- return list;
- }
- Stack<TreeNode> stackNode = new Stack<TreeNode>();
- //0表示右结点未访问,1表示右结点已访问
- Stack<Integer> stackFlag = new Stack<Integer>();
- stackNode.push(root);
- stackFlag.push(0);
- TreeNode tmp = root.left;//已压栈,则访问其左结点
- while(!stackNode.isEmpty()) {
- while(tmp != null) {
- stackNode.push(tmp);
- stackFlag.push(0);
- tmp = tmp.left;
- }
- if(stackFlag.peek() == 0) {
- //右结点未访问,则访问右结点
- tmp = stackNode.peek().right;
- stackFlag.pop();
- stackFlag.push(1);//将访问右结点状态置1
- }
- else {
- //右结点已访问,则将根结点加入list队列,并将根节点弹出
- list.add(stackNode.pop().val);
- stackFlag.pop();//弹出根节点状态值
- }
- }
- return list;
- }
法四(借鉴):保证根结点在左孩子和右孩子访问之后才能访问,因此对于任一结点P,先将其入栈。如果P不存在左孩子和右孩子,则可以直接访问它;或者P存 在左孩子或者右孩子,但是其左孩子和右孩子都已被访问过了,则同样可以直接访问该结点。若非上述两种情况,则将P的右孩子和左孩子依次入栈,这样就保证了 每次取栈顶元素的时候,左孩子在右孩子前面被访问,左孩子和右孩子都在根结点前面被访问。这个比法二还要难理解,特别是要先压right再压left。代码如下(耗时2ms):
- public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
- List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
- if(root == null) {
- return list;
- }
- Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
- stack.push(root);
- TreeNode pre = null, cur = null;
- while(!stack.isEmpty()) {
- cur = stack.peek();//判断当前结点情况,所以用peek不用pop
- if((cur.left == null && cur.right == null) ||
- (pre != null && (pre == cur.left || pre == cur.right))) {
- //如果当前结点没有左右孩子则直接弹出当前结点
- //如果当前结点的左右孩子都已经访问完则弹出当前结点
- list.add(cur.val);
- pre = cur;
- stack.pop();
- }
- else {
- //注意这里一定要先压right再压left,因为栈的先进后出的原则,到时候会先弹出left再弹出right,这样的顺序才正确。
- if(cur.right != null) {
- stack.push(cur.right);
- }
- if(cur.left != null) {
- stack.push(cur.left);
- }
- }
- }
- return list;
- }
法五(借鉴):最接近先序、中序非递归遍历的方法,先压左结点再判断栈顶元素。代码如下(耗时2ms):
- public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
- List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
- if(root == null) {
- return list;
- }
- Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
- stack.push(root);
- TreeNode pre = null, cur = root.left;
- while(!stack.isEmpty()) {
- while(cur != null) {
- stack.push(cur);
- cur = cur.left;
- }
- //判断栈顶结点
- cur = stack.peek();
- //判断是否访问栈顶结点
- if(cur.right != null && pre != cur.right) {
- //如果不是从右孩子返回,即还未访问右孩子,则访问
- cur = cur.right;
- }
- else {
- //如果没有右孩子或右孩子已经访问过,则直接弹出当前节点进行访问
- list.add(cur.val);
- stack.pop();
- //记录当前访问的结点
- pre = cur;
- //将当前结点赋空
- cur = null;
- }
- }
- return list;
- }
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