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由于本人基础较差,所以针对部分题型做一个记录,以免自己忘记
这个遍历方法可以搜一下博客上很多讲解,这里主要是记录一下代码实现,以下面的二叉树为例子
结果应该是
这里借用了一个临时的栈(先访问的后处理),存储对应的根节点以及左子树对应的节点,整个过程基本上是不断访问子树(先左,后根,然后右),将根节点推入栈,当访问到最后一个根节点的左子树节点为空时,从栈顶取出对应元素,再访问其右子树节点,判断其是否有左右子树再进行操作。
从根节点(23)开始,curr开始指向原始根节点
指向根节点元素(23)压入栈中(根节点往往后面才会处理,所以我们先将其放入栈底)
找到当前节点的左子树节点(34),curr=curr.left
当前移动后的curr(指向34)不为空的话,则将其推入栈中
继续找当前节点(34)的左子节点(方法同上一个节点,若不为空则推入栈中)
直到左子树节点为空(即图示所示77对应的节点左子节点为空),取对应栈顶元素
此时说明该节点无左子树,根据中序遍历左跟右的顺序,左子树为空,此时应该读取根节点元素(即取出对应的栈顶元素),这里77即为我们中序遍历的第一个节点
访问77对应右子树节点
为空则说明这个节点对应无右子树,那么也就不用访问其对应右节点
至此,以77为根节点的左子树访问完毕
访问以77作为左子节点的根节点99(从栈中取出对应根节点,栈顶元素99)
访问完栈顶元素以后,一定紧接着访问右子树
访问以99为根节点的右子树,若其不为空,则压入栈中作为右子树的根节点
查询以90为根节点的右子树是否有左子节点
如果以90为根节点的右子树有左子节点,那么方法同上,依次访问下去
如果没有左子节点,那么取出栈中的90这个根节点
查询以90为根节点的子树是否有右子树
此时以90为根节点的子树右子树节点为空,那么接下来进一步访问栈中所存的对应根节点元素
继续读取栈顶元素(此时对应34)
此时,以34为根节点的左子树我们已经处理完毕了,34这个根节点也读取了,那么接下来处理34对应的右子树。
读取以34为根节点的右子树
以34为根节点的右子树为空,那么以34为根节点的子树遍历完毕
接下来继续处理栈中元素
继续读取栈中元素(此时为23)
此时,整颗二叉树的左子树都遍历完成,接下来遍历对应的右子树
遍历右子树根节点(根节点为23对应右子树根节点不为空,可继续遍历,先遍历第一个根节点21,并且压入栈中)
继续先遍历以21为根节点的左子树,不为空则继续压入栈中(45)
继续左移,直到有一个左子树为空
指向为空时(45的左子节点),开始处理栈顶元素,读取栈顶元素
查询以45为根节点的左子树是否有右子节点
若有则推入栈中,查询接下来是否有左子节点
若无则说明以45为根节点的子树访问完毕,接下来继续处理栈顶元素
观察以21为根节点的右子树情况,curr=curr.right
右子树根节点不为空(60),则推入栈中
观察以60为根节点的右子树是否还有左右节点
若有左子节点则继续遍历
若无左子节点则取出栈顶元素(60),开始遍历右子树。
若右子节点不为空,则推入栈中继续遍历
若右子节点为空,且栈为空时,则整个中序遍历结束
代码前面的说明直接拷贝了力扣的内容,函数的主要思想是
从根节点遍历二叉树,如果根节点为空,则直接返回空list
接下来是正常流程(整个流程走完同上面的遍历过程)
# Definition for a binary tree node. # class TreeNode(object): # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self.val = val # self.left = left # self.right = right class Solution(object): def inorderTraversal(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: List[int] """ if not root: return [] res, stack = list(), list() curr = root while curr or len(stack): # 指针为空且栈中元素为空时结束循环 while curr: # 当前指针不为空,推入根节点 stack.append(curr) curr = curr.left # 左子节点为空,则读取栈顶元素对应的根节点 node = stack.pop() res.append(node.val) # 读取右子树 curr = node.right return res
这里给的用例是
输入:[1,null,2,3]
输出:[1,3,2]
这里我打印了最初的根节点:
(TreeNode{val: 1, left: None, right: TreeNode{val: 2, left: TreeNode{val: 3, left: None, right: None}, right: None}}, 'root')
/** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val, left, right) { * this.val = (val===undefined ? 0 : val) * this.left = (left===undefined ? null : left) * this.right = (right===undefined ? null : right) * } */ /** * @param {TreeNode} root * @return {number[]} */ var inorderTraversal = function(root) { if (!root) return [] const stack = [], res = [] let curr = root let node while (!(!stack.length && !curr)) { // 指针为空且栈中无元素时,结束循环 // while (stack.length || curr) { while (curr) { // 指针不为空 stack.push(curr) curr = curr.left } node = stack.pop() res.push(node.val) curr = node.right } return res };
拆分二叉树
主要思想是将一个完整的二叉树,分成左子树、根节点、右子树
进一步继续拆分
当最左边的左子树其左子节点为空则结束递归
进一步从最小的子树依次访问
依次进行遍历
中序遍历=中序遍历左子树+根节点+中序遍历右子树
/** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val, left, right) { * this.val = (val===undefined ? 0 : val) * this.left = (left===undefined ? null : left) * this.right = (right===undefined ? null : right) * } */ /** * @param {TreeNode} root * @return {number[]} */ var inorderTraversal = function(root) { if (!root) return [] const inorder = (node, res) => { if (!node) return inorder(node.left, res) res.push(node.val) inorder(node.right, res) } const res = [] inorder(root, res) return res };
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