二叉树中中序非递归遍历设rightempty

中序遍历是二叉树的一种遍历方式。在非递归遍历中，需要使用栈来辅助实现。对于二叉树的中序非递归遍历，在每个节点的右孩子为空的情况下可以设定一个标志位rightempty。

具体操作如下：

1. 首先，将根节点入栈。
2. 然后，将根节点的左孩子依次入栈，直到左孩子为空。
3. 在遍历过程中，每次从栈中弹出一个节点，并输出其值。
4. 判断弹出节点的右孩子是否为空，如果为空，则将rightempty设为1。
5. 如果右孩子不为空，则将右孩子入栈，并将rightempty设为0。
6. 如果栈不为空，则返回步骤3；否则结束遍历。

rightempty为1表示当前弹出的节点的右孩子为空，rightempty为0表示当前弹出的节点的右孩子不为空。

通过设定rightempty标志位，可以在遍历过程中判断当前节点的右孩子是否为空，从而确定是否需要继续遍历右子树。

综上所述，二叉树中序非递归遍历设rightempty可以通过使用栈来辅助实现，并在每个节点的右孩子为空时设置rightempty标志位。这样可以有效地按照中序遍历的顺序遍历二叉树。

相关问题

先序非递归遍历算法遍历二叉树 ​中序非递归遍历算法遍历二叉树 ​后序非递归遍历算法遍历二叉树 ​层序遍历二叉树

好的，我可以给您介绍一下二叉树的四种非递归遍历算法以及层序遍历。

先序非递归遍历算法：
1. 新建一个栈，将根节点入栈。
2. 当栈不为空时，取出栈顶元素并访问它。
3. 将当前节点的右子节点（如果存在）入栈，再将左子节点（如果存在）入栈。
4. 重复步骤2-3，直到栈为空。

中序非递归遍历算法：
1. 新建一个栈，将根节点入栈。
2. 如果当前节点不为空，则将当前节点的左子节点全部入栈，并将当前节点置为左子节点。
3. 如果当前节点为空，则取出栈顶元素并访问它，将当前节点置为它的右子节点。
4. 重复步骤2-3，直到栈为空。

后序非递归遍历算法：
1. 新建两个栈：s1和s2，将根节点入s1。
2. 当s1不为空时，取出栈顶元素并将其压入s2中。
3. 将当前节点的左子节点（如果存在）入s1，再将右子节点（如果存在）入s1。
4. 重复步骤2-3，直到s1为空。
5. 依次访问s2中的元素即可得到后序遍历结果。

层序遍历算法：
1. 新建一个队列，将根节点入队。
2. 当队列不为空时，取出队首元素并访问它。
3. 将当前节点的左子节点（如果存在）入队，再将右子节点（如果存在）入队。
4. 重复步骤2-3，直到队列为空。

二叉树运算和非递归遍历

二叉树是一种重要的数据结构，它的遍历方式有递归和非递归两种。下面将分别介绍二叉树的基本运算和非递归遍历算法。

1. 二叉树的基本运算
建立二叉树的三叉链式存储结构，可以通过以下步骤完成二叉树的基本运算：
- 从键盘上输入二叉树的各个结点，建立三叉链表
- 输出该二叉树
- 递归的先序遍历、中序遍历、后序遍历算法
- 非递归的先序遍历、中序遍历、后序遍历算法
- 非递归的层次遍历算法

2. 非递归遍历算法
非递归遍历算法主要引入了堆栈和队列的思想，下面分别介绍非递归的先序遍历、中序遍历、后序遍历和层次遍历算法。
- 非递归的先序遍历算法：

  def preorderTraversal(root):
      if not root:
          return []
      stack, res = [root], []
      while stack:
          node = stack.pop()
          res.append(node.val)
          if node.right:
              stack.append(node.right)
          if node.left:
              stack.append(node.left)
      return res

- 非递归的中序遍历算法：

  def inorderTraversal(root):
      if not root:
          return []
      stack, res = [], []
      while stack or root:
          if root:
              stack.append(root)
              root = root.left
          else:
              node = stack.pop()
              res.append(node.val)
              root = node.right
      return res

- 非递归的后序遍历算法：

  def postorderTraversal(root):
      if not root:
          return []
      stack, res = [root], []
      while stack:
          node = stack.pop()
          res.append(node.val)
          if node.left:
              stack.append(node.left)
          if node.right:
              stack.append(node.right)
      return res[::-1]

- 非递归的层次遍历算法：

  def levelOrder(root):
      if not root:
          return []
      queue, res = [root], []
      while queue:
          level = []
          for i in range(len(queue)):
              node = queue.pop(0)
              level.append(node.val)
              if node.left:
                  queue.append(node.left)
              if node.right:
                  queue.append(node.right)
          res.append(level)
      return res