力扣94. 二叉树的中序遍历

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/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int>result;
        stack<TreeNode*>st;//栈是用来存探子经过但是还没有中序遍历过的节点，用于回溯
        TreeNode*cur=root;//整个探子
        while(cur!=NULL||!st.empty()){
            if(cur!=NULL){
                st.push(cur);
                cur=cur->left;
        }else{//如果一直遍历左子树，发现左子树没有节点了，从栈上回溯，然后再将指针移到右子树，去遍历右子树。
            cur=st.top();
            st.pop();
            result.push_back(cur->val);
            cur=cur->right;//
        }}
        return result;
    }
};

好的，让我们用费曼学习法来理解这段中序遍历二叉树的代码，简化成易于理解的语言。

中序遍历的顺序

首先，中序遍历的顺序是：左-中-右。意味着对于任何节点，先访问其左子树，然后访问该节点本身，最后访问其右子树。

思路概述

我们使用一个栈来帮助我们模拟这个过程，因为栈具有"后进先出"的特性，可以帮助我们保持访问顺序。同时，我们使用一个指针cur来遍历树。

分步解析

初始化 ：创建一个空栈st和一个指向根节点的指针cur。
遍历条件 ：当cur不是空的，或者栈不是空的时，我们继续遍历。这意味着只要我们有节点要处理，或者栈中还有待处理的节点，就继续。
向左深入 ：如果cur不为空，我们将cur推入栈中，并将cur更新为其左子节点。这个过程会一直持续到没有左子节点为止，即我们到达了某个分支的最左边。
访问节点 ：当我们无法再向左深入时（cur为空），我们从栈中取出一个节点（这实际上是我们最后访问的那个节点的父节点），并将该节点的值加入到结果列表中。这是"中"部分的操作，因为我们此时访问了这个节点。
向右转 ：之后，我们将cur更新为刚才处理的节点的右子节点。如果有右子节点，下一个循环会继续深入到这个右子节点的最左边。如果没有右子节点，下一次循环会从栈中取出下一个节点来处理。

重点理解

栈的作用：栈帮助我们管理回溯。每当我们深入到一个分支的最左边，栈就保存了一条路径上的所有节点。这样，当我们需要回溯时，可以直接从栈中取出上一个节点。
左-中-右遍历：通过在遍历到最左边后处理节点（加入结果列表），然后转向右子节点，我们保证了遍历的顺序是左-中-右。
循环条件 ：while循环的条件cur != NULL || !st.empty()确保了只要我们还有节点要处理，就不会停止。这包括两种情况：一是当前节点非空，需要继续深入；二是当前节点为空，但栈中还有待处理的节点。

通过这样的方法，我们不需要递归，就能以迭代的方式实现中序遍历，这对于理解栈如何在算法中用于管理状态很有帮助。希望这样解释后，你能更好地理解和记住这段代码！