### Morris

Morris 遍历利用树的左右孩子为空（大量空闲指针），实现空间开销的极限缩减。这个遍历方法，稍微有那么一丢丢难理解，不过结合动图，也就一目了然啦，下面我们先看动画吧。

![Morris前序](https://img-blog.csdnimg.cn/20210622155959185.gif)



看完视频，是不是感觉自己搞懂了，又感觉自己没搞懂，哈哈，咱们继续往下看。

![image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/image.1u3at0ckvn34.png)

我们之前说的，Morris 遍历利用了`树中大量空闲指针的特性`，我们需要`找到当前节点的左子树中的最右边的叶子节点`，将该叶子节点的 right 指向当前节点。例如当前节点为2，其左子树中的最右节点为 9 ，则在 9 节点添加一个 right 指针指向 2。

其实上图中的 Morris 遍历遵循两个原则，我们在动画中也能够得出。 

1. 当 p1.left == null 时，p1 = p1.right。(这也就是我们为什么要给叶子节点添加 right 指针的原因)

2. 如果 p1.left != null，找到 p1 左子树上最右的节点。(也就是我们的 p2 最后停留的位置)，此时我们又可以分为两种情况，一种是叶子节点添加 right 指针的情况，一种是去除叶子节点 right 指针的情况。

3. - 如果 p2 的 right 指针指向空，让其指向 p1，p1向左移动,即 p1 = p1.left
   - 如果 p2 的 right 指针指向 p1，让其指向空，（为了防止重复执行，则需要去掉 right 指针）p1 向右移动，p1 = p1.right。

这时你可以结合咱们刚才提到的两个原则，再去看一遍动画，并代入规则进行模拟，差不多就能完全搞懂啦。

下面我们来对动画中的内容进行拆解 ，

首先 p1 指向 root节点

p2 = p1.left，下面我们需要通过 p2 找到 p1的左子树中的最右节点。即节点 5，然后将该节点的 right 指针指向 root。并记录 root 节点的值。

![image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/image.3h60vcjhqo80.png)

向左移动 p1，即 p1 = p1.left

p2 = p1.left ，即节点 4 ，找到 p1 的左子树中的最右叶子节点，也就是 9，并将该节点的 right 指针指向 2。

![image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/image.zq91mdjkyzk.png)



继续向左移动 p1,即 p1 =  p1.left，p2 = p1.left。 也就是节点 8。并将该节点的 right 指针指向 p1。

![image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/image.5vsh71yrzxs0.png)

 

我们发现这一步给前两步是一样的，都是找到叶子节点，将其 right 指针指向 p1,此时我们完成了添加 right 指针的过程，下面我们继续往下看。

我们继续移动 p1 指针，p1 = p1.left。p2 = p.left。此时我们发现 p2 == null,即下图

![image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/image.zk7nxrjdgr.png)

此时我们需要移动 p1, 但是不再是 p1 = p1.left 而是 p1 = p1.right。也就是 4，继续让 p2 = p1.left。此时则为下图这种情况

![image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/image.1pjni9r6tkps.png)

此时我们发现 p2.right != null 而是指向 4，说明此时我们已经添加过了 right 指针，所以去掉 right 指针，并让 p1 = p1.right

![image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/image.17t7n8yy340w.png)

下面则继续移动  p1 ,按照规则继续移动即可，遇到的情况已经在上面做出了举例，所以下面我们就不继续赘述啦，如果还不是特别理解的同学，可以再去看一遍动画加深下印象。

时间复杂度 O（n），空间复杂度 O（1）

下面我们来看代码吧。

#### 代码

```java
class Solution {
    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {

        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        if (root == null) {
            return list;
        }
        TreeNode p1 = root; TreeNode p2 = null;
        while (p1 != null) {
            p2 = p1.left;
            if (p2 != null) {
                //找到左子树的最右叶子节点
                while (p2.right != null && p2.right != p1) {
                    p2 = p2.right;
                }
                //添加 right 指针，对应 right 指针为 null 的情况
                if (p2.right == null) {
                    list.add(p1.val);
                    p2.right = p1;
                    p1 = p1.left;
                    continue;
                }
                //对应 right 指针存在的情况，则去掉 right 指针
                p2.right = null;
            } else {
                list.add(p1.val);
            }
            //移动 p1
            p1 = p1.right;
        }
        return list;
    }
}
```

好啦，今天就看到这里吧，咱们下期见！