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二叉樹的前序遍歷非遞歸實(shí)現(xiàn)

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 來源:袁廚的算法小屋 ? 作者:袁廚的算法小屋 ? 2021-05-28 13:59 ? 次閱讀
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我們之前說了二叉樹基礎(chǔ)及二叉的幾種遍歷方式及練習(xí)題,今天我們來看一下二叉樹的前序遍歷非遞歸實(shí)現(xiàn)。

前序遍歷的順序是, 對(duì)于樹中的某節(jié)點(diǎn),先遍歷該節(jié)點(diǎn),然后再遍歷其左子樹,最后遍歷其右子樹。

我們先來通過下面這個(gè)動(dòng)畫復(fù)習(xí)一下二叉樹的前序遍歷。

迭代遍歷

我們?cè)囅胍幌?,之前我們借助?duì)列幫我們實(shí)現(xiàn)二叉樹的層序遍歷,

那么可不可以,也借助數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),幫助我們實(shí)現(xiàn)二叉樹的前序遍歷。

假設(shè)我們的二叉樹為 [1,2,3]。我們需要對(duì)其進(jìn)行前序遍歷。其遍歷順序?yàn)?/p>

當(dāng)前節(jié)點(diǎn) 1,左孩子 2,右孩子 3。

這里可不可以用棧,幫我們完成前序遍歷呢?

棧和隊(duì)列的那些事

我們都知道棧的特性是先進(jìn)后出,我們借助棧來幫助我們完成前序遍歷的時(shí)候。

則需要注意的一點(diǎn)是,我們應(yīng)該先將右子節(jié)點(diǎn)入棧,再將左子節(jié)點(diǎn)入棧。

這樣出棧時(shí),則會(huì)先出左節(jié)點(diǎn),再出右子節(jié)點(diǎn),則能夠完成樹的前序遍歷。

我們用一句話對(duì)上圖進(jìn)行總結(jié),當(dāng)棧不為空時(shí),棧頂元素出棧,如果其右孩子不為空,則右孩子入棧,其左孩子不為空,則左孩子入棧。還有一點(diǎn)需要注意的是,我們和層序遍歷一樣,需要先將 root 節(jié)點(diǎn)進(jìn)行入棧,然后再執(zhí)行 while 循環(huán)。

看到這里你已經(jīng)能夠自己編寫出代碼了,不信你去試試。

時(shí)間復(fù)雜度:O(n) 需要對(duì)所有節(jié)點(diǎn)遍歷一次

空間復(fù)雜度:O(n) 棧的開銷,平均為 O(logn) 最快情況,即斜二叉樹時(shí)為 O(n)

參考代碼

class Solution {

public List《Integer》 preorderTraversal(TreeNode root) {

List《Integer》 list = new ArrayList《》();

Stack《TreeNode》 stack = new Stack《》();

if (root == null) return list;

stack.push(root);

while (!stack.isEmpty()) {

TreeNode temp = stack.pop();

if (temp.right != null) {

stack.push(temp.right);

}

if (temp.left != null) {

stack.push(temp.left);

}

//這里也可以放到前面

list.add(temp.val);

}

return list;

}

}

Morris

Morris 遍歷利用樹的左右孩子為空(大量空閑指針),實(shí)現(xiàn)空間開銷的極限縮減。這個(gè)遍歷方式,稍微有那么一丟丟難理解,不過結(jié)合動(dòng)圖,也就一目了然,下面我們先看動(dòng)畫吧。

看完視頻,是不是感覺自己搞懂了,又感覺自己沒搞懂,哈哈,咱們繼續(xù)往下看。

我們之前說的,Morris 遍歷利用了樹中大量空閑指針的特性,我們需要找到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的左子樹中的最右邊的葉子節(jié)點(diǎn),將該葉子節(jié)點(diǎn)的 right 指向當(dāng)前節(jié)點(diǎn)。例如當(dāng)前節(jié)點(diǎn)為2,其左子樹中的最右節(jié)點(diǎn)為 9 ,則在 9 節(jié)點(diǎn)添加一個(gè) right 指針指向 2。

其實(shí)上圖中的 Morris 遍歷遵循兩個(gè)原則,我們?cè)趧?dòng)畫中也能夠得出。

1.當(dāng) p1.left == null 時(shí),p1 = p1.right。(這也就是我們?yōu)槭裁匆o葉子節(jié)點(diǎn)添加 right 指針的原因)

2.如果 p1.left != null,找到 p1 左子樹上最右的節(jié)點(diǎn)。(也就是我們的 p2 最后停留的位置),此時(shí)我們又可以分為兩種情況,一種是葉子節(jié)點(diǎn)添加 right 指針的情況,一種是去除葉子節(jié)點(diǎn) right 指針的情況。

如果 p2 的 right 指針指向空,讓其指向 p1,p1向左移動(dòng),即 p1 = p1.left

如果 p2 的 right 指針指向 p1,讓其指向空,(為了防止重復(fù)執(zhí)行,則需要去掉 right 指針)p1 向右移動(dòng),p1 = p1.right。

這時(shí)你可以結(jié)合咱們剛才提到的兩個(gè)原則,再去看一遍動(dòng)畫,并代入規(guī)則進(jìn)行模擬,差不多就能完全搞懂啦。

下面我們來對(duì)動(dòng)畫中的內(nèi)容進(jìn)行拆解 ,

首先 p1 指向 root節(jié)點(diǎn)

p2 = p1.left,下面我們需要通過 p2 找到 p1的左子樹中的最右節(jié)點(diǎn)。即節(jié)點(diǎn) 5,然后將該節(jié)點(diǎn)的 right 指針指向 root。并記錄 root 節(jié)點(diǎn)的值。

向左移動(dòng) p1,即 p1 = p1.left

p2 = p1.left ,即節(jié)點(diǎn) 4 ,找到 p1 的左子樹中的最右葉子節(jié)點(diǎn),也就是 9,并將該節(jié)點(diǎn)的 right 指針指向 2。

繼續(xù)向左移動(dòng) p1,即 p1 = p1.left,p2 = p1.left。也就是節(jié)點(diǎn) 8。并將該節(jié)點(diǎn)的 right 指針指向 p1。

我們發(fā)現(xiàn)這一步給前兩步是一樣的,都是找到葉子節(jié)點(diǎn),將其 right 指針指向 p1,此時(shí)我們完成了添加 right 指針的過程,下面我們繼續(xù)往下看。

我們繼續(xù)移動(dòng) p1 指針,p1 = p1.left。p2 = p.left。此時(shí)我們發(fā)現(xiàn) p2 == null,即下圖此時(shí)我們需要移動(dòng) p1, 但是不再是 p1 = p1.left 而是 p1 = p1.right。也就是 4,繼續(xù)讓 p2 = p1.left。此時(shí)則為下圖這種情況

此時(shí)我們發(fā)現(xiàn) p2.right != null 而是指向 4,說明此時(shí)我們已經(jīng)添加過了 right 指針,所以去掉 right 指針,并讓 p1 = p1.right

下面則繼續(xù)移動(dòng) p1 ,按照規(guī)則繼續(xù)移動(dòng)即可,遇到的情況已經(jīng)在上面做出了舉例,所以下面我們就不繼續(xù)贅述啦,如果還不是特別理解的同學(xué),可以再去看一遍動(dòng)畫加深下印象。時(shí)間復(fù)雜度 O(n),空間復(fù)雜度 O(1)下面我們來看代碼吧。

代碼

class Solution {

public List《Integer》 preorderTraversal(TreeNode root) {

List《Integer》 list = new ArrayList《》();

if (root == null) {

return list;

}

TreeNode p1 = root; TreeNode p2 = null;

while (p1 != null) {

p2 = p1.left;

if (p2 != null) {

//找到左子樹的最右葉子節(jié)點(diǎn)

while (p2.right != null && p2.right != p1) {

p2 = p2.right;

}

//添加 right 指針,對(duì)應(yīng) right 指針為 null 的情況

if (p2.right == null) {

list.add(p1.val);

p2.right = p1;

p1 = p1.left;

continue;

}

//對(duì)應(yīng) right 指針存在的情況,則去掉 right 指針

p2.right = null;

} else {

list.add(p1.val);

}

//移動(dòng) p1

p1 = p1.right;

}

return list;

}

}

原文標(biāo)題:把二叉樹揉碎(二)

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原文標(biāo)題:把二叉樹揉碎(二)

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