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我们之前说了二叉树基础及二叉的几种遍历方式及练习题,今天我们来看一下二叉树的前序遍历非递归实现。
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前序遍历的顺序是, 对于树中的某节点,`先遍历该节点,然后再遍历其左子树,最后遍历其右子树`.
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我们先来通过下面这个动画复习一下二叉树的前序遍历。
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![前序遍历](https://img-blog.csdnimg.cn/20210504155755565.gif)
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### 迭代
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我们试想一下,之前我们借助队列帮我们实现二叉树的层序遍历,
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那么可不可以,也借助数据结构,帮助我们实现二叉树的前序遍历。
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见下图
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![image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/image.622242fm7dc0.png)
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假设我们的二叉树为 [1,2,3]。我们需要对其进行前序遍历。其遍历顺序为
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当前节点 1,左孩子 2,右孩子 3。
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这里可不可以用栈,帮我们完成前序遍历呢?
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> 栈和队列的那些事
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我们都知道栈的特性是先进后出,我们借助栈来帮助我们完成前序遍历的时候。
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则需要注意的一点是,我们应该`先将右子节点入栈,再将左子节点入栈`。
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这样出栈时,则会先出左节点,再出右子节点,则能够完成树的前序遍历。
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见下图。
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![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210512205822221.gif)
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我们用一句话对上图进行总结,`当栈不为空时,栈顶元素出栈,如果其右孩子不为空,则右孩子入栈,其左孩子不为空,则左孩子入栈`。还有一点需要注意的是,我们和层序遍历一样,需要先将 root 节点进行入栈,然后再执行 while 循环。
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看到这里你已经能够自己编写出代码了,不信你去试试。
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时间复杂度:O(n) 需要对所有节点遍历一次
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空间复杂度:O(n) 栈的开销,平均为 O(logn) 最快情况,即斜二叉树时为 O(n)
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**参考代码**
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```java
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class Solution {
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public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
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List<Integer> list = new ArrayList<>();
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Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
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if (root == null) return list;
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stack.push(root);
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while (!stack.isEmpty()) {
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TreeNode temp = stack.pop();
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if (temp.right != null) {
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stack.push(temp.right);
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}
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if (temp.left != null) {
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stack.push(temp.left);
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}
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//这里也可以放到前面
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list.add(temp.val);
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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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Swift Code:
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```swift
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class Solution {
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func preorderTraversal(_ root: TreeNode?) -> [Int] {
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var list:[Int] = []
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var stack:[TreeNode] = []
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guard root != nil else {
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return list
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}
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stack.append(root!)
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while !stack.isEmpty {
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let temp = stack.popLast()
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if let right = temp?.right {
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stack.append(right)
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}
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if let left = temp?.left {
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stack.append(left)
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}
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//这里也可以放到前面
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list.append((temp?.val)!)
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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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Go Code:
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```go
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func preorderTraversal(root *TreeNode) []int {
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res := []int{}
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if root == nil {
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return res
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}
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stk := []*TreeNode{root}
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for len(stk) != 0 {
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temp := stk[len(stk) - 1]
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stk = stk[: len(stk) - 1]
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if temp.Right != nil {
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stk = append(stk, temp.Right)
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}
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||
if temp.Left != nil {
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||
stk = append(stk, temp.Left)
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}
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res = append(res, temp.Val)
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}
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return res
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}
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```
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