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二叉树
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c492890cbe
commit
fc11179820
@ -91,8 +91,10 @@
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- [【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)
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- [【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)
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- 【动画模拟】中序遍历(迭代+Morris)
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- 【动画模拟】后序遍历(迭代+Morris)
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- 【动画模拟】中序遍历(迭代)
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- 【动画模拟】中序遍历(Morris)
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- 【动画模拟】后序遍历(迭代)
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- 【动画模拟】后序遍历(Morris)
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### 🍗排序算法秒杀题目
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@ -51,4 +51,5 @@ class Solution {
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}
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```
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@ -77,131 +77,5 @@ class Solution {
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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。
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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。
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> https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-postorder-traversal/solution/bang-ni-dui-er-cha-shu-bu-zai-mi-mang-che-di-chi-t/
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好啦,下面我们看下后序遍历的 Morris 方法。
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## Morris
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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。
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我们先来复习下之前说过的[中序遍历](),见下图。
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![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622155624486.gif)
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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。
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![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622142148928.png)
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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)
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下面我们一起来剖析下 postMorris 函数.代码如下
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```java
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public void postMorris(TreeNode root) {
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//反转转链表,详情看下方图片
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TreeNode reverseNode = reverseList(root);
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//遍历链表
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TreeNode cur = reverseNode;
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while (cur != null) {
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list.add(cur.val);
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cur = cur.right;
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}
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//反转回来
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reverseList(reverseNode);
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}
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//反转链表
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public TreeNode reverseList(TreeNode head) {
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TreeNode cur = head;
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TreeNode pre = null;
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while (cur != null) {
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TreeNode next = cur.right;
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cur.right = pre;
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pre = cur;
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||||
cur = next;
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}
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return pre;
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}
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```
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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。
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![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622145335283.png)
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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
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![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622145805876.png)
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![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622145846117.png)
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到这块是不是就整懂啦,打完收工!
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```java
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class Solution {
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List<Integer> list;
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public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
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list = new ArrayList<>();
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if (root == null) {
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return list;
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}
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TreeNode p1 = root;
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TreeNode p2 = null;
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while (p1 != null) {
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p2 = p1.left;
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if (p2 != null) {
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while (p2.right != null && p2.right != p1) {
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||||
p2 = p2.right;
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||||
}
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||||
if (p2.right == null) {
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||||
p2.right = p1;
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||||
p1 = p1.left;
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continue;
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} else {
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||||
p2.right = null;
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postMorris(p1.left);
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}
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}
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||||
p1 = p1.right;
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}
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//以根节点为起点的链表
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postMorris(root);
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return list;
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}
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public void postMorris(TreeNode root) {
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//翻转链表
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TreeNode reverseNode = reverseList(root);
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//从后往前遍历
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TreeNode cur = reverseNode;
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while (cur != null) {
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list.add(cur.val);
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cur = cur.right;
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||||
}
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//翻转回来
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reverseList(reverseNode);
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}
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public TreeNode reverseList(TreeNode head) {
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TreeNode cur = head;
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||||
TreeNode pre = null;
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while (cur != null) {
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TreeNode next = cur.right;
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cur.right = pre;
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pre = cur;
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||||
cur = next;
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}
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return pre;
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}
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}
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```
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时间复杂度 O(n)空间复杂度 O(1)
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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。
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好啦,今天就唠到这吧,拜了个拜。
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@ -2,87 +2,6 @@
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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。
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## 迭代
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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。
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我们先来复习一下,二叉树的后序遍历
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![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/photo/后序遍历.2bx6qccr1q1w.gif)
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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`。
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那么我们如何利用栈来解决呢?
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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。
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1.动画中的橙色指针发挥了什么作用
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2.为什么动画中的某节点,为什么出栈后又入栈呢?
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好啦,下面我们看动画吧!
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![后序遍历迭代](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622160754912.gif)
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相信大家看完动画之后,也能够发现其中规律。
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我们来对其中之前提出的问题进行解答
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1.动画中的橙色箭头的作用?
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> 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。
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2.为什么有的节点出栈后又入栈了呢?
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> 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。
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>
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> 所以我们将其入栈后,然后`cur = cur.right`
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```java
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class Solution {
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public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
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Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
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List<Integer> list = new ArrayList<>();
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TreeNode cur = root;
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//这个用来记录前一个访问的节点,也就是橙色箭头
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TreeNode preNode = null;
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while (cur != null || !stack.isEmpty()) {
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//和之前写的中序一致
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while (cur != null) {
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stack.push(cur);
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cur = cur.left;
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}
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//1.出栈,可以想一下,这一步的原因。
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cur = stack.pop();
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//2.if 里的判断语句有什么含义?
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if (cur.right == null || cur.right == preNode) {
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list.add(cur.val);
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//更新下 preNode,也就是定位住上一个访问节点。
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preNode = cur;
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cur = null;
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} else {
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//3.再次压入栈,和上面那条 1 的关系?
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stack.push(cur);
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cur = cur.right;
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}
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}
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return list;
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}
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}
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```
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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。
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时间复杂度 O(n), 空间复杂度O(n)
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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。
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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。
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> https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-postorder-traversal/solution/bang-ni-dui-er-cha-shu-bu-zai-mi-mang-che-di-chi-t/
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好啦,下面我们看下后序遍历的 Morris 方法。
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## Morris
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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。
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