LeetCode 144. 二叉树的前序遍历-Js中文网

题目描述

给定一个二叉树，返回它的 前序 遍历。

 示例:

输入: [1,null,2,3]
   1
    \
     2
    /
   3

输出: [1,2,3]
进阶: 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

难度：Middle

前置知识

递归
栈

公司

阿里
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字节

思路

这道题目是前序遍历，这个和之前的leetcode 94 号问题 - 中序遍历完全不一回事。

前序遍历是根左右的顺序，注意是根开始，那么就很简单。直接先将根节点入栈，然后
看有没有右节点，有则入栈，再看有没有左节点，有则入栈。然后出栈一个元素，重复即可。

其他树的非递归遍历可没这么简单

LeetCode 144. 二叉树的前序遍历

（迭代 VS 递归）

关键点解析

二叉树的基本操作（遍历）
> 不同的遍历算法差异还是蛮大的
如果非递归的话利用栈来简化操作
如果数据规模不大的话，建议使用递归
递归的问题需要注意两点，一个是终止条件，一个如何缩小规模

终止条件，自然是当前这个元素是 null（链表也是一样）
由于二叉树本身就是一个递归结构，每次处理一个子树其实就是缩小了规模，
难点在于如何合并结果，这里的合并结果其实就是mid.concat(left).concat(right),
mid 是一个具体的节点，left 和 right递归求出即可

代码

语言支持：JS，C++

JavaScript Code:

/**
 * @来源： Javascript中文网 - 前端进阶资源教程 https://www.javascriptc.com/
 * @介绍：是以前端进阶资源教程分享为主的专业网站，包括：前端、大厂面试题、typescript教程、程序人生、React.js
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number[]}
 */
var preorderTraversal = function(root) {
  // 1. Recursive solution

  // if (!root) return [];

  // return [root.val].concat(preorderTraversal(root.left)).concat(preorderTraversal(root.right));

  // 2. iterative solutuon

  if (!root) return [];
  const ret = [];
  const stack = [root];
  let t = stack.pop();

  while (t) {
    if (t.right) {
      stack.push(t.right);
    }
    if (t.left) {
      stack.push(t.left);
    }
    ret.push(t.val);
    t = stack.pop();
  }

  return ret;
};

C++ Code:

/**
 * @来源： Javascript中文网 - 前端进阶资源教程 https://www.javascriptc.com/
 * @介绍：是以前端进阶资源教程分享为主的专业网站，包括：前端、大厂面试题、typescript教程、程序人生、React.js
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> v;
        vector<TreeNode*> s;
        while (root != NULL || !s.empty()) {
            while (root != NULL) {
                v.push_back(root->val);
                s.push_back(root);
                root = root->left;
            }
            root = s.back()->right;
            s.pop_back();
        }
        return v;
    }
};

复杂度分析