【Hot 100】94. 二叉树的中序遍历

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  • 🙋‍♂️ 作者:海码007
  • 📜 专栏:算法专栏
  • 💥 标题:【Hot 100】94. 二叉树的中序遍历
  • ❣️ 寄语:书到用时方恨少,事非经过不知难!

引言

今天开始二叉树的篇章,继续加油。

二叉树的中序遍历

我的解题

二叉树的遍历有四种,分别是前序、中序、后序以及层次遍历。前中后序遍历可以通过递归写出清晰的代码,当然也可以通过栈来写出非递归的代码。然后是层次遍历通过借助队列来实现一层一层的遍历顺序。

下面来解析一下我的代码,本题给出的核心函数是 inorderTraversal 然后函数有一个返回值,这个返回值记录的是二叉树的值。如果我直接将 inorderTraversal 作为一个递归函数来写的话,就需要处理这个返回值,要考虑如何将这个返回值合并。所以为了让记录变得更加方便我新建了一个递归函数 midTraversal ,这个函数没有返回值,但是使用了引用传递来让这个结果合并起来。

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    void midTraversal(TreeNode* node, vector<int>& data)
    {
        if (!node) return;
        midTraversal(node->left, data);
        data.push_back(node->val);
        midTraversal(node->right, data);
    }

    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        midTraversal(root, res);
        return res;
    }
};

代码优化

  1. 递归函数的返回值问题

    • 如果直接让 inorderTraversal 递归调用自身,每次递归都需要合并子树的遍历结果(即处理返回值),这会增加代码复杂度。

    • 例如:

      cpp 复制代码
      vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
          if (!root) return {};
          auto left = inorderTraversal(root->left);  // 需要合并左子树的结果
          auto right = inorderTraversal(root->right); // 需要合并右子树的结果
          left.push_back(root->val);                // 插入当前节点
          left.insert(left.end(), right.begin(), right.end()); // 合并右子树
          return left; // 返回合并后的结果
      }
    • 这种写法需要频繁合并向量,效率较低(时间复杂度为 O(n^2)),且代码冗余。

  2. 引用传递的优化

    • 通过引入辅助函数 midTraversal,将结果向量 data 通过引用传递,避免返回值合并的问题。
    • 递归过程中直接修改同一个 data 向量,无需合并,效率更高(时间复杂度 O(n))。

更清晰的表述建议:

"中序遍历的递归实现需要按左子树->根节点->右子树的顺序访问节点。如果直接在 inorderTraversal 中递归,每次递归调用会返回一个独立的向量,需要将这些向量合并(如拼接左子树、当前节点、右子树的结果),效率较低。

因此,我引入辅助函数 midTraversal,通过引用传递一个共享的结果向量 data。递归过程中,所有节点值直接追加到 data 中,无需合并操作,既简化了代码,又保证了线性时间复杂度。"

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