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二叉树

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chefyuan 2021-06-28 19:06:22 +08:00
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README.md
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@ -89,7 +89,8 @@
### 🍺二叉树
- [【动画模拟】前序遍历（迭代+Morris）](https://github.com/chefyuan/algorithm-base/blob/main/animation-simulation/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E7%9A%84%E5%89%8D%E5%BA%8F%E9%81%8D%E5%8E%86(%E6%A0%88).md)
- [【动画模拟】前序遍历（迭代）](https://github.com/chefyuan/algorithm-base/blob/main/animation-simulation/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E7%9A%84%E5%89%8D%E5%BA%8F%E9%81%8D%E5%8E%86(%E6%A0%88).md)
- [【动画模拟】前序遍历（Morris）](https://github.com/chefyuan/algorithm-base/blob/main/animation-simulation/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E7%9A%84%E5%89%8D%E5%BA%8F%E9%81%8D%E5%8E%86(Morris).md)
- 【动画模拟】中序遍历（迭代+Morris）
- 【动画模拟】后序遍历（迭代+Morris）

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animation-simulation/二叉树/二叉树中序遍历.md → animation-simulation/二叉树/二叉树中序遍历（Morris）.md
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@ -1,56 +1,3 @@
哈喽大家好，我是厨子，之前我们说了二叉树前序遍历的迭代法和 Morris，今天咱们写一下中序遍历的迭代法和 Morris。
> 注：数据结构掌握不熟练的同学，阅读该文章之前，可以先阅读这两篇文章，二叉树基础，前序遍历另外喜欢电脑阅读的同学，可以在小屋后台回复仓库地址，获取 Github 链接进行阅读。
中序遍历的顺序是, `对于树中的某节点,先遍历该节点的左子树, 然后再遍历该节点, 最后遍历其右子树`。老规矩，上动画，我们先通过动画回忆一下二叉树的中序遍历。
![中序遍历](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/photo/中序遍历.7gct7ztck8k0.gif)
注：二叉树基础总结大家可以阅读这篇文章，点我。
## 迭代法
我们二叉树的中序遍历迭代法和前序遍历是一样的，都是借助栈来帮助我们完成。
我们结合动画思考一下，该如何借助栈来实现呢？
我们来看下面这个动画。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210608010104232.gif)
用栈实现的二叉树的中序遍历有两个关键的地方。
- 指针不断向节点的左孩子移动，为了找到我们当前需要遍历的节点。途中不断执行入栈操作
- 当指针为空时，则开始出栈，并将指针指向出栈节点的右孩子。
这两个关键点也很容易理解，指针不断向左孩子移动，是为了找到我们此时需要节点。然后当指针指向空时，则说明我们此时已经找到该节点，执行出栈操作，并将其值存入 list 即可，另外我们需要将指针指向出栈节点的右孩子，迭代执行上诉操作。
大家是不是已经知道怎么写啦，下面我们看代码吧。
```java
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> arr = new ArrayList<>();
TreeNode cur = new TreeNode(-1);
cur = root;
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while (!stack.isEmpty() || cur != null) {
//找到当前应该遍历的那个节点
while (cur != null) {
stack.push(cur);
cur = cur.left;
}
//此时指针指向空，也就是没有左子节点，则开始执行出栈操作
TreeNode temp = stack.pop();
arr.add(temp.val);
//指向右子节点
cur = temp.right;
}
return arr;
}
}
```
### **Morris**
我们之前说过，前序遍历的 Morris 方法，如果已经掌握，今天中序遍历的 Morris 方法也就没有什么难度，仅仅修改了一丢丢。

54
animation-simulation/二叉树/二叉树中序遍历（迭代）.md Normal file
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@ -0,0 +1,54 @@
哈喽大家好，我是厨子，之前我们说了二叉树前序遍历的迭代法和 Morris，今天咱们写一下中序遍历的迭代法和 Morris。
> 注：数据结构掌握不熟练的同学，阅读该文章之前，可以先阅读这两篇文章，二叉树基础，前序遍历另外喜欢电脑阅读的同学，可以在小屋后台回复仓库地址，获取 Github 链接进行阅读。
中序遍历的顺序是, `对于树中的某节点,先遍历该节点的左子树, 然后再遍历该节点, 最后遍历其右子树`。老规矩，上动画，我们先通过动画回忆一下二叉树的中序遍历。
![中序遍历](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/photo/中序遍历.7gct7ztck8k0.gif)
注：二叉树基础总结大家可以阅读这篇文章，点我。
## 迭代法
我们二叉树的中序遍历迭代法和前序遍历是一样的，都是借助栈来帮助我们完成。
我们结合动画思考一下，该如何借助栈来实现呢？
我们来看下面这个动画。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210608010104232.gif)
用栈实现的二叉树的中序遍历有两个关键的地方。
- 指针不断向节点的左孩子移动，为了找到我们当前需要遍历的节点。途中不断执行入栈操作
- 当指针为空时，则开始出栈，并将指针指向出栈节点的右孩子。
这两个关键点也很容易理解，指针不断向左孩子移动，是为了找到我们此时需要节点。然后当指针指向空时，则说明我们此时已经找到该节点，执行出栈操作，并将其值存入 list 即可，另外我们需要将指针指向出栈节点的右孩子，迭代执行上诉操作。
大家是不是已经知道怎么写啦，下面我们看代码吧。
```java
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> arr = new ArrayList<>();
TreeNode cur = new TreeNode(-1);
cur = root;
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while (!stack.isEmpty() || cur != null) {
//找到当前应该遍历的那个节点
while (cur != null) {
stack.push(cur);
cur = cur.left;
}
//此时指针指向空，也就是没有左子节点，则开始执行出栈操作
TreeNode temp = stack.pop();
arr.add(temp.val);
//指向右子节点
cur = temp.right;
}
return arr;
}
}
```
###

0
animation-simulation/二叉树/二叉树的后续遍历.md → animation-simulation/二叉树/二叉树的后续遍历 (迭代).md
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207
animation-simulation/二叉树/二叉树的后续遍历（Morris）.md Normal file
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@ -0,0 +1,207 @@
之前给大家介绍了二叉树的[前序遍历]()，[中序遍历]()的迭代法和 Morris 方法，今天咱们来说一下二叉后序遍历的迭代法及 Morris 方法。
注：阅读该文章前，建议各位先阅读之前的三篇文章，对该文章的理解有很大帮助。
## 迭代
后序遍历的相比前两种方法，难理解了一些，所以这里我们需要认真思考一下，每一行的代码的作用。
我们先来复习一下，二叉树的后序遍历
![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/photo/后序遍历.2bx6qccr1q1w.gif)
我们知道后序遍历的顺序是,` 对于树中的某节点, 先遍历该节点的左子树, 再遍历其右子树, 最后遍历该节点`。
那么我们如何利用栈来解决呢？
我们直接来看动画，看动画之前，但是我们`需要带着问题看动画`，问题搞懂之后也就搞定了后序遍历。
1.动画中的橙色指针发挥了什么作用
2.为什么动画中的某节点，为什么出栈后又入栈呢?
好啦，下面我们看动画吧！
![后序遍历迭代](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622160754912.gif)
相信大家看完动画之后，也能够发现其中规律。
我们来对其中之前提出的问题进行解答
1.动画中的橙色箭头的作用？
> 用来定位住上一个访问节点，这样我们就知道 cur 节点的 right 节点是否被访问，如果被访问，我们则需要遍历 cur 节点。
2.为什么有的节点出栈后又入栈了呢？
> 出栈又入栈的原因是，我们发现 cur 节点的 right 不为 null ，并且 cur.right 也没有被访问过。因为 `cur.right != preNode `，所以当前我们还不能够遍历该节点，应该先遍历其右子树中的节点。
>
> 所以我们将其入栈后，然后`cur = cur.right`
```java
class Solution {
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
List<Integer> list = new ArrayList<>();
TreeNode cur = root;
//这个用来记录前一个访问的节点，也就是橙色箭头
TreeNode preNode = null;
while (cur != null || !stack.isEmpty()) {
//和之前写的中序一致
while (cur != null) {
stack.push(cur);
cur = cur.left;
}
//1.出栈，可以想一下，这一步的原因。
cur = stack.pop();
//2.if 里的判断语句有什么含义？
if (cur.right == null || cur.right == preNode) {
list.add(cur.val);
//更新下 preNode，也就是定位住上一个访问节点。
preNode = cur;
cur = null;
} else {
//3.再次压入栈，和上面那条 1 的关系？
stack.push(cur);
cur = cur.right;
}
}
return list;
}
}
```
当然也可以修改下代码逻辑将 `cur = stack.pop()` 改成 `cur = stack.peek()`，下面再修改一两行代码也可以实现，这里这样写是方便动画模拟，大家可以随意发挥。
时间复杂度 O（n）, 空间复杂度O（n）
这里二叉树的三种迭代方式到这里就结束啦，大家可以进行归纳总结，三种遍历方式大同小异，建议各位，掌握之后，自己手撕一下，从搭建二叉树开始。
另外大家也可以看下 Carl 哥的这篇文章，迭代遍历的另一种实现方式。
> https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-postorder-traversal/solution/bang-ni-dui-er-cha-shu-bu-zai-mi-mang-che-di-chi-t/
好啦，下面我们看下后序遍历的 Morris 方法。
## Morris
后序遍历的 Morris 方法也比之前两种代码稍微长一些，看着挺唬人,其实不难，和我们之前说的没差多少。下面我们一起来干掉它吧。
我们先来复习下之前说过的[中序遍历]()，见下图。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622155624486.gif)
另外我们来对比下，中序遍历和后序遍历的 Morris 方法，代码有哪里不同。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622142148928.png)
由上图可知，仅仅有三处不同，后序遍历里少了 `list.add()`，多了一个函数` postMorris() ` ，那后序遍历的 list.add() 肯定是在 postMorris 函数中的。所以我们搞懂了 postMorris 函数，也就搞懂了后序遍历的 Morris 方法（默认大家看了之前的文章，没有看过的同学，可以点击文首的链接）
下面我们一起来剖析下 postMorris 函数.代码如下
```java
public void postMorris(TreeNode root) {
//反转转链表，详情看下方图片
TreeNode reverseNode = reverseList(root);
//遍历链表
TreeNode cur = reverseNode;
while (cur != null) {
list.add(cur.val);
cur = cur.right;
}
//反转回来
reverseList(reverseNode);
}
//反转链表
public TreeNode reverseList(TreeNode head) {
TreeNode cur = head;
TreeNode pre = null;
while (cur != null) {
TreeNode next = cur.right;
cur.right = pre;
pre = cur;
cur = next;
}
return pre;
}
```
上面的代码，是不是贼熟悉，和我们的倒序输出链表一致，步骤为，反转链表，遍历链表，将链表反转回原样。只不过我们将 ListNode.next 写成了 TreeNode.right 将树中的遍历右子节点的路线，看成了一个链表，见下图。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622145335283.png)
上图中的一个绿色虚线，代表一个链表，我们根据序号进行倒序遍历，看下是什么情况
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622145805876.png)
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622145846117.png)
到这块是不是就整懂啦，打完收工！
```java
class Solution {
List<Integer> list;
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
list = new ArrayList<>();
if (root == null) {
return list;
}
TreeNode p1 = root;
TreeNode p2 = null;
while (p1 != null) {
p2 = p1.left;
if (p2 != null) {
while (p2.right != null && p2.right != p1) {
p2 = p2.right;
}
if (p2.right == null) {
p2.right = p1;
p1 = p1.left;
continue;
} else {
p2.right = null;
postMorris(p1.left);
}
}
p1 = p1.right;
}
//以根节点为起点的链表
postMorris(root);
return list;
}
public void postMorris(TreeNode root) {
//翻转链表
TreeNode reverseNode = reverseList(root);
//从后往前遍历
TreeNode cur = reverseNode;
while (cur != null) {
list.add(cur.val);
cur = cur.right;
}
//翻转回来
reverseList(reverseNode);
}
public TreeNode reverseList(TreeNode head) {
TreeNode cur = head;
TreeNode pre = null;
while (cur != null) {
TreeNode next = cur.right;
cur.right = pre;
pre = cur;
cur = next;
}
return pre;
}
}
```
时间复杂度 O（n）空间复杂度 O（1）
总结：后序遍历比起前序和中序稍微复杂了一些，所以我们解题的时候，需要好好注意一下，迭代法的核心是利用一个指针来定位我们上一个遍历的节点，Morris 的核心是，将某节点的右子节点，看成是一条链表，进行反向遍历。
好啦，今天就唠到这吧，拜了个拜。