Binary Tree Non-recursive Traversal
Preorder:
因为是preorder traversal, 我们需要先print root,然后左节点,最后右节点,而且root左边子树一定比右边子树先print出来,所以,我们可以先把当前root的右节点压栈,然后把root的左节点压栈,这样每次从栈里取的时候,可以保证左边节点的root先取。同时,每次取了当前节点,我们进行同样的操作(先压右节点,再压左节点),这样可以保证preorder traversal。
/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode(int x) { val = x; } * } */ class Solution { public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> list = new ArrayList<>(); if (root == null) return list; Stack<TreeNode> s = new Stack<TreeNode>(); s.push(root); while (!s.empty()) { TreeNode node = s.pop(); list.add(node.val); if (node.right != null) {s.push(node.right);} if (node.left != null) {s.push(node.left);} } return list; } }
Inorder:
因为inorder 需要先打印最左边,然后root,然后最右边,所以,我们一定要先reach到树的最左边,直到没有左子树为止,并同时把root加入到stack里。
当当前node没有左子树,表面我们已经到达树的最左边,我们需要把stack最上面的root打出来,然后当前root指向root.right. 然后把右子树当成一颗树使用同样的遍历即可。这题的关键点之一是那个while条件,也就是说,只要stack不为空或者当前node不是null, 我们就应该继续。
class Solution { public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> list = new ArrayList<>(); Stack<TreeNode> stack = new Stack<>(); while(!stack.isEmpty() || root != null) { if (root != null) { stack.push(root); root = root.left; } else { root = stack.pop(); list.add(root.val); root = root.right; } } return list; } }
Postorder:
class Solution { public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> list = new LinkedList<>(); if (root == null) return list; Stack<TreeNode> stack = new Stack<>(); stack.push(root); while(!stack.isEmpty()) { root = stack.pop(); list.add(0, root.val); if (root.left != null) { stack.push(root.left); } if (root.right != null) { stack.push(root.right); } } return list; } }