【C++】二叉树的进阶

二叉树的进阶

二叉搜索树

概念

  1. 二叉搜索树:又称为二叉排序树或者二叉查找树,走中序遍历(左、根、右)打印二叉搜索树值为升序。
  2. 它可以空树。若它的左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于它的根节点的值。若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于它的根节点的值。它的左右子树也分别为二叉搜索树。

操作实现

创建树形结构

cpp 复制代码
template<class K>
struct BSTreeNode {   //二叉树的节点
	typedef BSTreeNode<K> Node;

	Node* _left;
	K _key;
	Node* _right;

	BSTreeNode(const K& key)  //构造函数
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _key(key)
	{}
};

template<class K>
class BSTree {  //二叉树结构

private:
	Node* _root = nullptr;
};

拷贝构造函数

cpp 复制代码
BSTree(const BSTree<K>& t) //拷贝构造函数也是构造函数,写了拷贝构造,相当于显示写了构造,不能调默认构造
{
	/*Node* cur = t._root;  不能采用insert,因为cur不知道是往哪边走,走错了,树形结构会改变,不走,就死循环了
	while (cur)
	{
		Insert(cur->_key);
	}*/

	_root = CopyNode(t._root);   //后序拷贝节点进行赋值
}

Node* CopyNode(Node* root) //前序拷贝节点进行赋值
{
	if (root == nullptr) //递归的结束条件,满足,就会回退
		return nullptr;

	Node* newnode = new Node(root->_key);

	newnode->_left = CopyNode(root->_left); //递推
	newnode->_right = CopyNode(root->_right);

	return newnode;
}
  • 拷贝构造函数不显示写,内置类型为值拷贝,自定义类型会去调用它自己的拷贝构造函数,BSTreet2(t1),不显示写拷贝构造,则t2和t1的_root指向同一块空间,若未显示写析构函数,程序不会崩溃,因为_root为Node*内置类型,最后由系统自动回收。若显示写析构函数,delete-》析构函数+free,会导致同一块空间被释放两次,造成程序崩溃。
  • 此处不能调用insert函数,因为cur不知道该往哪边走,走右边,会导致树形结构发生改变,就不是二叉搜索树了,走左边,走到空的时候,无法回退到上一个节点的右边。
  • 采用前序遍历(左、根、右),依次取t2对象中的节点,进行深拷贝。

构造函数

cpp 复制代码
BSTree() = default;  //强制生成默认构造
  • BSTree t,编译器会去调用它的默认构造函数,若显示写了构造函数,编译器就不会自动生成默认构造函数,会导致编译器报错。拷贝构造函数是特殊的构造函数。
  • 注意:BSTree() = default,强制生成默认构造。

析构函数

cpp 复制代码
~BSTree() //析构
{
	Destroy(_root); 
}

void Destroy(Node* root)  //销毁树 
{
	if (root == nullptr)
		return;

	Destroy(root->_left); //后序遍历
	Destroy(root->_right);
	delete root;
	root = nullptr;
}

赋值运算符重载

cpp 复制代码
BSTree<K>& operator=(BSTree<K> t) //赋值运算符
	{
	    std:: swap(_root, t._root);
		return *this;
	}

循环版本

查找

cpp 复制代码
//非递归版本
	bool Find(const K& key)  //查找
	{
		Node* cur = _root;  //遍历二叉树
		while (cur)
		{
			if (key > cur->_key)  //查找的值比根节点值大,往右进行查找
				cur = cur->_right;
			else if (key < cur->_key) //查找的值比根节点值小,往左进行查找
				cur = cur->_left;
			else    //查找到了
				return true;
		}
		return false;  //查找不到或者空树
	}
  • a. 从根节点开始查找,比较,比根节点的值大,则往右边查找,比根节点的值小,则往左边查找,
  • b.最多查找高度次。走到了空,这个值还没找到,这个值就不存在,则返回false。找到了就返回true。

插入

cpp 复制代码
bool Insert(const K& key)
	{
		Node* parent = nullptr;  //记录好新增节点在二叉树中的父节点
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (key > cur->_key)  //查找的值比根节点值大,往右进行查找
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (key < cur->_key) //查找的值比根节点值小,往左进行查找
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else
				return false;   //二叉搜索数中不运行出现同值,否则构成不了二叉搜素树
		}
		//new:开空间+构造函数
		cur = new Node(key);  //创建新节点,但此时cur值为随机值,cur为局部遍历,出了作用域就被销毁,若之后没有处理cur,会造成内存泄漏

		if (parent == nullptr)  //空树
		{
			_root = cur;
			return true;
		}

		if (parent->_key > key)  //新节点的链接
			parent->_left = cur;
		else
			parent->_right = cur;
		return true;
	}
  • a.树为空,直接将赋值给_root。
  • b.树不为空,从根节点查找,比较,比根节点的值大,则往右边查找,比根节点的值小,则往左边查找,直到走到了空,在进行插入。
  • 注意:此处需要记录插入节点在二叉搜索树的父节点,因为cur = new Node(key),会改变cur的值,cur此时不在是二叉树中的节点,cur为局部变量,出了作用域要销毁,则cur指向的那块空间无法找到,会造成内存泄漏,所以需要将其与父节点进行链接。

删除

cpp 复制代码
//叶子节点(无孩纸)、有一个孩纸---》将孩纸托付给父亲。 有两个孩纸-》替换法删除,找它的右子树的最左边节点值它的左节点一定为空)与它进行替换,转换成删别人
	bool erase(const K& key)  //删除
	{
		Node* parent = _root; //记录删除节点 或者 替换节点的父亲
		Node* cur = _root; 
		while (cur)
		{
			if (key > cur->_key)  //查找的值比根节点值大,往右进行查找
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (key < cur->_key) //查找的值比根节点值小,往左进行查找
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else  //找到了,进行删除
			{
				if (cur->_left == nullptr) //右边有一个孩纸
				{
					if (cur == _root) //删除根节点,需要换头
						_root = cur->_right;

					if (parent->_left == cur) //删除节点在根节点的左右子树,链接父节点的方式也不同
						parent->_left = cur->_right;
					else
						parent->_right = cur->_right;

					delete cur;  
					cur = nullptr;
					return true;
				}
				else if (cur->_right == nullptr) 
				{
					if (cur == _root) 
						_root = cur->_left;

					if (parent->_left == cur)
						parent->_left = cur->_left;
					else
						parent->_right = cur->_left;

					delete cur;
					cur = nullptr;
					return true;
				}
				else   //左右有两个孩纸-》替换法删除,找它的右子树中最右节点(它的左节点一定为空)
				{
					Node* rightmin = cur->_right;
					while (rightmin->_left)
						rightmin = rightmin->_left;

					cur->_key = rightmin->_key; //值进行替换

					if (parent->_right == rightmin) //删除节点可能在不同边,与父亲链接的情况也不同
						parent->_right = rightmin->_right;
					else
						parent->_left = rightmin->_right;

					delete rightmin;
					rightmin = nullptr;
					return true;
				}
			}
				
		}
		return false;
	}
  • a.删除的节点有三种情况:叶子节点(无孩纸)、有一个孩纸(只有左孩纸或者只有右孩纸)、有两个孩纸。
  • b.叶子节点、有一个孩纸:将孩纸托付给父亲。
  • c.有两个孩纸:替换法删除,找它的右子树的最左边节点(它的左树一定为空)的值与它进行替换,转换成删替换节点了。

特殊情况:1.无孩纸节点、只有一个孩纸节点:删除根节点,此时需要换头,让root的下一个孩纸的节点。 2.只有一个孩纸节点:将孩子托付给父亲,孩纸和父亲的左边或者右边链接都可能,要分类讨论删除的节点在父节点的哪边,删除节点在父节点的哪边,孩纸就链接到哪边 。 3.两个孩纸节点:找最右节点rightmin,rightmin右孩子与父节点的左边或者右边都可能链接,要分类讨论rightmin在父节点的哪边,rightmin在父节点的哪边,rightmin右孩子孩纸就链接到哪边。


递归版本

  • 二叉搜索树的操作因为要从根开始操作,所以在调用递归函数时,就需传递_root,但在类外不能访问私有成员_root, 解决方法:a. 通过创造Node* Getroot()成员函数(public)返回root,类外根据返回值直接传参调用递归函数。 b. 将递归函数封装在无参成员函数(public)中,类外调用无参函数,从而间接调用递归函数。

查找

cpp 复制代码
void FindR(const K& key)  
{
	_FindR(_root, key); //查找
}

bool _FindR(Node* root, const K& key)
{
	if (root == nullptr)  //查找不到 或 空树
		return false;

	if (key > root->_key)  //查找的值比根节点值大,去右子树查找
		return _FindR(root->_right);
	else if (key < root->_key) //查找的值比根节点值小,去左子树查找
		return _FindR(root->_left);
	else   //找到了
		return true;
}

插入

cpp 复制代码
bool _InsertR(Node*& root, const K& key)
	{
		if (root == nullptr)  //进行插入
		{
			root = new Node(key);  //因为root为父亲孩纸的别名,直接就将父亲和新节点链接起来了
			return true;
		}

		if (key > root->_key)  //查找的值比根节点值大,去右子树查找
			return _InsertR(root->_right, key);
		else if (key < root->_key) //查找的值比根节点值小,去左子树查找
			return _InsertR(root->_left, key);
		else   //二叉搜索数中不运行出现同值,否则构成不了二叉搜素树
			return false;
	}

删除

cpp 复制代码
bool _EraseR(Node*& root, const K& key)
	{
		if (root == nullptr)
			return false;

		if (key > root->_key)  //查找的值比根节点值大,去右子树查找
			return _EraseR(root->_right, key);
		else if (key < root->_key) //查找的值比根节点值小,去左子树查找
			return _EraseR(root->_left, key);
		else   //找到了,进行删除
		{
			Node* del = root;  //记录删除的节点,防止父子链接时,该节点会被丢失

			if (root->_left == nullptr) //右边有一个孩纸
				root = root->_right;
			else if (root->_right == nullptr)
				root = root->_left;
			else   //左右有两个孩纸-》替换法删除,找它的右子树中最右节点(它的左节点一定为空)
			{
				Node* rightmin = root->_right;  //不能加引用,因为引用不能改变转向,否则会导致树的结构发生改变
				while (rightmin->_left)
					rightmin = rightmin->_left;

				swap(root->_key, rightmin->_key); //值进行替换
				
				return _EraseR(root->_right, key);
			}

			delete del;
			del = nullptr;
			return true;
		}
	}

应用

K模型

K模型:只有key作为关键码,结构中只需要存储Key。关键码即需要搜索key存不存在。

  • eg:小区车库,搜索车牌是否存在于小区车库体系中,控制车的进出。判断单词是拼写正确,搜索单词是否存在于单词库中。

KV模型

KV模型:每一个关键码key,都有与之对应的value,即<key, value>的键值对。

  • eg:统计单词的个数,<word,count>。英汉词典,<English,chinese>。
  • KV模型相比于K模型,只是在插入时多插入了value值,删除、查找都是对key进行操作,操作中的比较也是按key的值进行比较的。K模型类似于单身,KV模型类似于结婚。
cpp 复制代码
#pragma once
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include<iostream>
#include<algorithm>

using namespace std;

template<class K, class V>  //KV模型
struct BSTreeNode {   //二叉树的节点
	typedef BSTreeNode<K, V> Node;

	Node* _left;
	K _key;
	V _value;
	Node* _right;

	BSTreeNode(const K& key,const V& value)  //构造函数
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _key(key)
		,_value(value)
	{ }
};

template<class K, class V>
class BSTree {  //二叉树结构
public:
	typedef BSTreeNode<K, V> Node;

	~BSTree() //析构
	{
		Destroy(_root);
	}

	BSTree() = default;  //强制生成默认构造
	
	BSTree(const BSTree<K, V>& t) //拷贝构造函数也是构造函数,写了拷贝构造,相当于显示写了构造,不能调默认构造
	{  
		/*Node* cur = t._root;  不能采用insert,因为cur不知道是往哪边走,走错了,树形结构会改变,不走,就死循环了
		while (cur)
		{
			Insert(cur->_key);
		}*/

		_root = CopyNode(t._root);   //前序拷贝节点进行赋值
	}

	BSTree<K, V>& operator=(BSTree<K, V> t) //赋值运算符
	{
	    std:: swap(_root, t._root);
		return *this;
	}

    Node* Find(const K& key)  //查找 
	{
		Node* cur = _root;  //遍历二叉树
		while (cur)
		{
			if (key > cur->_key)  //查找的值比根节点值大,往右进行查找
				cur = cur->_right;
			else if (key < cur->_key) //查找的值比根节点值小,往左进行查找
				cur = cur->_left;
			else    //查找到了 
				return cur;  //注意:返回节点的指针,目的---》通过key查找到value
		}
		return nullptr;  //查找不到或者空树
	}

	bool Insert(const K& key, const V& value)  //插入
	{
		Node* parent = nullptr;  //记录好新增节点在二叉树中的父节点
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (key > cur->_key)  //查找的值比根节点值大,往右进行查找
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (key < cur->_key) //查找的值比根节点值小,往左进行查找
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else
				return false;   //二叉搜索数中不运行出现同值,否则构成不了二叉搜素树
		}
		//new:开空间+构造函数
		cur = new Node(key, value);  //创建新节点,但此时cur值为随机值,cur为局部遍历,出了作用域就被销毁,若之后没有处理cur,会造成内存泄漏

		if (parent == nullptr)  //空树
		{
			_root = cur;
			return true;
		}

		if (parent->_key > key)  //新节点的链接
			parent->_left = cur;
		else
			parent->_right = cur;
		return true;
	}

	//叶子节点(无孩纸)、有一个孩纸---》将孩纸托付给父亲。 有两个孩纸-》替换法删除,找它的右子树的最左边节点值它的左节点一定为空)与它进行替换,转换成删别人
	bool erase(const K& key)  //删除
	{
		Node* parent = _root; //记录删除节点 或者 替换节点的父亲
		Node* cur = _root; 
		while (cur)
		{
			if (key > cur->_key)  //查找的值比根节点值大,往右进行查找
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (key < cur->_key) //查找的值比根节点值小,往左进行查找
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else  //找到了,进行删除
			{
				if (cur->_left == nullptr) //右边有一个孩纸
				{
					if (cur == _root) //删除根节点,需要换头
						_root = cur->_right;

					if (parent->_left == cur) //删除节点在根节点的左右子树,链接父节点的方式也不同
						parent->_left = cur->_right;
					else
						parent->_right = cur->_right;

					delete cur;  
					cur = nullptr;
					return true;
				}
				else if (cur->_right == nullptr) 
				{
					if (cur == _root) 
						_root = cur->_left;

					if (parent->_left == cur)
						parent->_left = cur->_left;
					else
						parent->_right = cur->_left;

					delete cur;
					cur = nullptr;
					return true;
				}
				else   //左右有两个孩纸-》替换法删除,找它的右子树中最右节点(它的左节点一定为空)
				{
					Node* rightmin = cur->_right;
					while (rightmin->_left)
						rightmin = rightmin->_left;

					cur->_key = rightmin->_key; //值进行替换

					if (parent->_right == rightmin) //删除节点可能在不同边,与父亲链接的情况也不同
						parent->_right = rightmin->_right;
					else
						parent->_left = rightmin->_right;

					delete rightmin;
					rightmin = nullptr;
					return true;
				}
			}
				
		}
		return false;
	}

	void InorderKV()   //KV模型打印
	{
		_InorderKV(_root);
		cout << endl;
	}

private:

    void _InorderKV(Node* root)   //KV模型打印
	{
		if (root == nullptr)
			return;

		_InorderKV(root->_left);
		cout << root->_key << ' ' << root->_value << endl;
		_InorderKV(root->_right);
	}

	Node* _root = nullptr;
};
cpp 复制代码
oid test5()  //kv模型-》查找单词的个数
{ 
	BSTree<string, int> t;
	string s[] = { "苹果", "香蕉", "葡萄","梨子","苹果","苹果","香蕉","苹果" };
	for (auto& e : s)
	{
		auto it = t.Find(e); 
		if (it)
			it->_value += 1;
		else
			t.Insert(e, 1);
	}

	t.InorderKV(); //KV模型打印
}

int main()
{
    test5();
	return 0;
}
cpp 复制代码
void test6()  //kv模型-》英汉词典
{
	BSTree<string, string> dict;
	dict.Insert("see", "看");
	dict.Insert("eat", "吃");
	dict.Insert("left", "左");

	string str;
	while (cin >> str)
	{
		auto it = dict.Find(str);
		if (it)
			cout << "中文翻译: " << it->_value << endl;
		else
			cout << "单词不存在" << endl;
	}
}
  • 相较于K模型,改动的地方为Insert(key, value)、Node* Find(root, key)(返回节点的指针,目的---》通过key查找到value)。

性能分析

  • 最优情况:为完全二叉树 或 满二叉树时,O(n) = longn 。
  • 最坏情况:为单支树时,O(n) = n = 高度。

二叉树进阶面试题

二叉树创建字符串

https://leetcode.cn/problems/construct-string-from-binary-tree/

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    string tree2str(TreeNode* root) {
        if(root == nullptr) //空树
             return "";

        //to_string 整形转字符串
       string ret = to_string(root->val);  //第一个根节点不需要加左括号

        //左括号存在的条件:左子树不为空、右子树不为空
        if(root->left || root->right)
        {
            ret += "(";
            ret += tree2str(root->left);
            ret += ")";
        }
        
        //右括号存在的条件:右子树不为空
        if(root->right)
        {
            ret += "(";
            ret += tree2str(root->right);
            ret += ")";
        }

        return ret;
    }
};

二叉树的分层遍历I

https://leetcode.cn/problems/binary-tree-level-order-traversal/

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> ret;
        int levesize = 0; //每层元素个数
        queue<TreeNode*> q; //队列,先进先出

        if(root) //第一个元素需要先入队列
        {
            q.push(root);
            levesize = 1;
        }

        while(!q.empty())
        {
            vector<int> v;
            while(levesize--)  //上一层出完,下一层的所有元素一定全部入队
            {
                TreeNode* tmp = q.front();
                q.pop();
                v.push_back(tmp->val);
            
                if(tmp->left)  
                    q.push(tmp->left);
                if(tmp->right)
                    q.push(tmp->right);
            }

            levesize = q.size();
            ret.push_back(v);
        }
        return ret;
    }
};

最近公共祖先

https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-tree/

cpp 复制代码
/*最近公共祖先:1.一个为它的左子树、另一个为它的右子树。2.一个在它的子树中。
 最坏情况:O(n^2)*/
class Solution {
public:
    bool InTree(TreeNode* root, TreeNode* x) //判断是否在该节点的子树中
    {
        if(root == nullptr)
            return false;
        
        return root == x || InTree(root->left, x) || InTree(root->right, x);
    }

    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if(root == nullptr)  //空树
            return nullptr;

        if(p == root || q == root) //2
            return root;

        bool pInleft, pInright, qInleft, qInright;
        pInleft = InTree(root->left, p);
        pInright = !pInleft;   //
        qInleft = InTree(root->left, q);
        qInright = !qInleft;

        if(pInleft && qInright || pInright && qInleft) //1
            return root;
        
        if(pInleft && qInleft) //都在左子树中,去左子树中进行查找
            return lowestCommonAncestor(root->left, p ,q);

        if(pInright && qInright)  //都在右子树中,去右子树中进行查找
            return lowestCommonAncestor(root->right, p, q);

        return nullptr;
    }
};

二叉搜索树与双向链表

https://www.nowcoder.com/share/jump/3163217841710348438605

cpp 复制代码
class Solution {  //以中序遍历的方式,进行中序的创建
public:
	void _Convert(TreeNode* cur, TreeNode*& prev) //引用:变量在当前当栈帧的值,在其他栈帧仍保留
	{
		if(cur == nullptr) 
			return ;

		_Convert(cur->left, prev); //左
		
		if(prev)
		{   
			cur->left = prev; //当前节点的左指向前一个
			prev->right = cur; //前一个节点的右指向当前节点
		}
		prev = cur;  

		_Convert(cur->right, prev);  //右
	}

    TreeNode* Convert(TreeNode* pRootOfTree) {
		if(pRootOfTree == nullptr)
			return nullptr;

		TreeNode* prev = nullptr;
        _Convert(pRootOfTree, prev);

		while(pRootOfTree->left)
		{
			pRootOfTree = pRootOfTree->left;
		}

		return pRootOfTree;
    }
};

前序遍历与中序遍历构造二叉树

https://leetcode.cn/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/

cpp 复制代码
//当前问题,划分子问题:前序确定根,中序划分左右区间;返回条件:左右区间不存在就是空树
class Solution {
public:   //index为引用,用于创建跟
    TreeNode* _buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder, int& index, int begin, int end)
    {
        if(begin > end)  //无左、右子树-》空树
            return nullptr; 

        TreeNode* root = new TreeNode(preorder[index++]); //前序确定根-》创建根
        int rooti = begin;  //中序确定左右区间
        while(rooti <= end)
        {
            if(inorder[rooti] == root->val)
                break;
            else
                rooti++;
        }
        //(左子树)[begin, roooti - 1] 、(当前节点)rooti、(右子树)[rooti + 1, end]
        root->left = _buildTree(preorder, inorder, index, begin, rooti - 1); 
        root->right = _buildTree(preorder, inorder, index, rooti + 1, end); 
        
        return root;
    }

    TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {
        int index = 0;
        TreeNode* root = _buildTree(preorder, inorder, index, 0, inorder.size() - 1);
        return root;
    }
};

中序遍历与后序遍历构造二叉树

https://leetcode.cn/problems/construct-binary-tree-from-inorder-and-postorder-traversal/

cpp 复制代码
//中序(左、根、右):划分左右区间,后序(左、右、根):从后往前依次是根、右子树的根、左子树的根
class Solution {
public:
    TreeNode* _bulidTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder, int& prev, int begin, int end)
    {
        if(begin > end)  //区间不存在,空树
            return nullptr;

        TreeNode* root = new TreeNode(postorder[prev--]); 
        int rooti = begin;
        while(rooti <= end)
        {
            if(inorder[rooti] == root->val)
                break;
            else
                rooti++;
        }

        root->right = _bulidTree(inorder, postorder, prev, rooti + 1, end); 
        root->left = _bulidTree(inorder, postorder, prev, begin, rooti - 1);
        return root;
    }

    TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
        int prev = postorder.size() - 1;
        TreeNode* root = _bulidTree(inorder, postorder, prev, 0, inorder.size() - 1);
        return root;
    }
};

二叉树的前序遍历(非递归)

https://leetcode.cn/problems/binary-tree-preorder-traversal/

cpp 复制代码
class Solution {
/*前序遍历(根、左、右):当前问题:访问左路节点(根、左),子问题:访问左路节点的右子树(右)
结束条件:左路节点的右树全部访问完*/
public:
    vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> v;  
        stack<TreeNode*> st;  //存储左路节点,栈中有剩余表示还有节点的右子树未访问
        TreeNode* cur = root;  //cur指向谁,表示访问那棵树的开始
        while(cur || !st.empty()) //结束条件,二者缺一不可
        {
            while(cur)  //访问左路节点
            {
                v.push_back(cur->val); //入栈前先"访问"根
                st.push(cur);
                cur = cur->left;
            }
            TreeNode* tmp = st.top(); 
            st.pop();

            cur = tmp->right;  //访问左路节点的右子树------子问题
        }

        return v;
    }
};

二叉树的中序遍历(非递归)

https://leetcode.cn/problems/binary-tree-inorder-traversal/

cpp 复制代码
//与前序遍历相同,唯一不同的是:根在出栈后进行存储
class Solution {
public:
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> v;
        stack<TreeNode*> st;
        TreeNode* cur = root;

        while(cur || !st.empty())
        {
            while(cur)
            {
                st.push(cur);
                cur = cur->left;
            }
            TreeNode* tmp = st.top();
            st.pop();
            v.push_back(tmp->val);
            cur = tmp->right;
        }

        return v;
    }
};

二叉树的后序遍历(非递归)

https://leetcode.cn/problems/binary-tree-postorder-traversal/

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> v;
        stack<TreeNode*> st;  
        TreeNode* cur = root;
        TreeNode* prev = nullptr; //记录被访问的前一个节点

        while(cur || !st.empty())
        {
            while(cur) //访问左路节点
            {
                st.push(cur);
                cur = cur->left;
            }

            TreeNode* tmp = st.top(); //表示tmp节点的左子树已经访问完了
            /*1.当前节点的右子树为空 或者 当前节点的右子树为上一个被访问的节点
              2.否则,就子问题访问当前节点的右子树*/
            if(tmp->right == nullptr || prev == tmp->right)
            {
                st.pop();
                v.push_back(tmp->val);
                prev = tmp;
            }
            else  
            {
                cur = tmp->right;
            }
            /*注意:else不能省略,结果有误,因为根节点是最后进行删除的,若此时根节点已经删除,
            cur=tmp->right,尽管栈已经pop为空栈了,但只是删除了树节点的指针,树的结点仍存在,
            导致继续访问2、3,直到cur为空,最终结果就为[3, 2, 1, 3, 1]*/
        }

        return v;
    }
};
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