• LeetCode 94. 二叉树的中序遍历


    94. 二叉树的中序遍历

    题目:给定一个二叉树的根节点 root ,返回 它的 中序 遍历 。
    链接 https://leetcode.cn/problems/binary-tree-inorder-traversal/

    个人思路

    1. 递归
      中序遍历:按照访问左子树——根节点——右子树的方式遍历
      定义 inorderTraversal(root) 表示当前遍历到 root 节点的答案,那么按照定义,我们只要递归调用 inorderTraversal(root.left) 来遍历root 节点的左子树,然后将 root 节点的值加入答案,再递归调用inorderTraversal(root.right) 来遍历root 节点的右子树即可,递归终止的条件为碰到空节点。
    # Definition for a binary tree node.
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
    #         self.val = val
    #         self.left = left
    #         self.right = right
    class Solution:
        def inorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
            ans = []
            if root:
                ans.extend(self.inorderTraversal(root.left))
                ans.append(root.val)
                ans.extend(self.inorderTraversal(root.right))
            return ans
    
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    复杂度分析
    时间复杂度:O(n),其中 n 为二叉树节点的个数。二叉树的遍历中每个节点会被访问一次且只会被访问一次。
    空间复杂度:O(n)。空间复杂度取决于递归的栈深度,而栈深度在二叉树为一条链的情况下会达到 O(n)的级别

    1. 迭代
      方法一的递归函数我们也可以用迭代的方式实现,两种方式是等价的,区别在于递归的时候隐式地维护了一个栈,而我们在迭代的时候需要显式地将这个栈模拟出来,其他都相同,具体实现可以看下面的代码。
    class Solution:
        def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
            def add_all_left(node):
                while node:
                    stack.append(node)
                    node = node.left
    
            stack, res = [], []
            add_all_left(root)
            while stack:
                cur = stack.pop()
                res.append(cur.val)
                add_all_left(cur.right)
            return res
    
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    复杂度分析
    时间复杂度:O(n),其中 n 为二叉树节点的个数。二叉树的遍历中每个节点会被访问一次且只会被访问一次。
    空间复杂度:O(n)。空间复杂度取决于栈深度,而栈深度在二叉树为一条链的情况下会达到 O(n) 的级别。

    1. Morris 中序遍历
      (1)Morris 遍历算法是另一种遍历二叉树的方法,它能将非递归的中序遍历空间复杂度降为 O(1)。
      (2)Morris 遍历算法整体步骤如下(假设当前遍历到的节点为 x):
      i)如果 x 无左孩子,先将 x 的值加入答案数组,再访问 x 的右孩子,即x=x.right。
      ii) 如果 x 有左孩子,则找到 x 左子树上最右的节点(即左子树中序遍历的最后一个节点,x 在中序遍历中的前驱节点),我们记为 predecessor。根据 predecessor 的右孩子是否为空,进行如下操作:如果predecessor 的右孩子为空,则将其右孩子指向 x,然后访问 x 的左孩子,即x=x.left。如果predecessor 的右孩子不为空,则此时其右孩子指向 x,说明我们已经遍历完 x 的左子树,我们将 predecessor 的右孩子置空,将 x 的值加入答案数组,然后访问 x 的右孩子,即x=x.right。
      iii) 重复上述操作,直至访问完整棵树。
    class Solution:
        def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
            res = []
            while root:
                if root.left:
                    # find out predecessor
                    predecessor = root.left
                    while predecessor.right:
                        predecessor = predecessor.right
                    # link predecessor to root
                    predecessor.right = root
                    # set left child of root to None
                    temp = root
                    root = root.left
                    temp.left = None
                else:
                    res.append(root.val)
                    root = root.right
            return res
    
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    作者:LeetCode-Solution
    链接:https://leetcode.cn/problems/binary-tree-inorder-traversal/solution/er-cha-shu-de-zhong-xu-bian-li-by-leetcode-solutio/

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_48127034/article/details/126057491