algorithm-base/animation-simulation/二叉树/二叉树的前序遍历(栈).md
2021-07-29 02:33:38 +00:00

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Java
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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
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`.
我们先来通过下面这个动画复习一下二叉树的前序遍历
![前序遍历](https://img-blog.csdnimg.cn/20210504155755565.gif)
### 迭代
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
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
见下图
![image](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test@master/image.622242fm7dc0.png)
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
当前节点 1左孩子 2右孩子 3
这里可不可以用栈帮我们完成前序遍历呢
> 栈和队列的那些事
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
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`
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
见下图
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210512205822221.gif)
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
看到这里你已经能够自己编写出代码了不信你去试试
时间复杂度O(n) 需要对所有节点遍历一次
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)
**参考代码**
```java
class Solution {
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
if (root == null) return list;
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode temp = stack.pop();
if (temp.right != null) {
stack.push(temp.right);
}
if (temp.left != null) {
stack.push(temp.left);
}
//这里也可以放到前面
list.add(temp.val);
}
return list;
}
}
```
Swift Code
```swift
class Solution {
func preorderTraversal(_ root: TreeNode?) -> [Int] {
var list:[Int] = []
var stack:[TreeNode] = []
guard root != nil else {
return list
}
stack.append(root!)
while !stack.isEmpty {
let temp = stack.popLast()
if let right = temp?.right {
stack.append(right)
}
if let left = temp?.left {
stack.append(left)
}
//这里也可以放到前面
list.append((temp?.val)!)
}
return list
}
}
```
Go Code:
```go
func preorderTraversal(root *TreeNode) []int {
res := []int{}
if root == nil {
return res
}
stk := []*TreeNode{root}
for len(stk) != 0 {
temp := stk[len(stk) - 1]
stk = stk[: len(stk) - 1]
if temp.Right != nil {
stk = append(stk, temp.Right)
}
if temp.Left != nil {
stk = append(stk, temp.Left)
}
res = append(res, temp.Val)
}
return res
}
```