0145. 二叉树的后序遍历
给定一个二叉树，返回它的 后序 遍历。
示例:
输入: [1,null,2,3]
1
\
2
/
3
输出: [3,2,1]
进阶: 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？
- 栈
- 递归
- 阿里
- 腾讯
- 百度
- 字节
相比于前序遍历，后续遍历思维上难度要大些，前序遍历是通过一个 stack，首先压入父亲结点，然后弹出父亲结点，并输出它的 value，之后压人其右儿子，左儿子即可。
然而后序遍历结点的访问顺序是：左儿子 -> 右儿子 -> 自己。那么一个结点需要两种情况下才能够输出： 第一，它已经是叶子结点； 第二，它不是叶子结点，但是它的儿子已经输出过。
那么基于此我们只需要记录一下当前输出的结点即可。对于一个新的结点，如果它不是叶子结点，儿子也没有访问，那么就需要将它的右儿子，左儿子压入。 如果它满足输出条件，则输出它，并记录下当前输出结点。输出在 stack 为空时结束。
- 二叉树的基本操作（遍历）不同的遍历算法差异还是蛮大的
- 如果非递归的话利用栈来简化操作
- 如果数据规模不大的话，建议使用递归
- 递归的问题需要注意两点，一个是终止条件，一个如何缩小规模
- 终止条件，自然是当前这个元素是 null（链表也是一样）
- 由于二叉树本身就是一个递归结构， 每次处理一个子树其实就是缩小了规模， 难点在于如何合并结果，这里的合并结果其实就是
left.concat(right).concat(mid), mid 是一个具体的节点，left 和 right递归求出即可
代码支持：JS, CPP
JS Code:
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number[]}
*/
var postorderTraversal = function (root) {
// 1. Recursive solution
// if (!root) return [];
// return postorderTraversal(root.left).concat(postorderTraversal(root.right)).concat(root.val);
// 2. iterative solutuon
if (!root) return [];
const ret = [];
const stack = [root];
let p = root; // 标识元素，用来判断节点是否应该出栈
while (stack.length > 0) {
const top = stack[stack.length - 1];
if (
top.left === p ||
top.right === p || // 子节点已经遍历过了
(top.left === null && top.right === null) // 叶子元素
) {
p = stack.pop();
ret.push(p.val);
} else {
if (top.right) {
stack.push(top.right);
}
if (top.left) {
stack.push(top.left);
}
}
}
return ret;
};
CPP Code:
class Solution {
public:
vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
vector<int> ans;
stack<TreeNode*> s;
TreeNode *prev = NULL;
while (root || s.size()) {
while (root) {
s.push(root);
root = root->left;
}
root = s.top();
if (!root->right || root->right == prev) {
ans.push_back(root->val);
s.pop();
prev = root;
root = NULL;
} else root = root->right;
}
return ans;
}
};
复杂度分析
- 时间复杂度：$O(N)$
- 空间复杂度：$O(N)$
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最近更新 1yr ago