二叉树后序遍历的非递归算法

时间: 2023-09-17 21:07:55 浏览: 43
二叉树后序遍历的非递归算法可以使用两个栈来实现: 1. 定义两个栈s1和s2,将根节点压入s1中。 2. 当s1不为空时,弹出栈顶节点,将其压入s2中。 3. 如果该节点有左子节点,将左子节点压入s1中。 4. 如果该节点有右子节点,将右子节点压入s1中。 5. 重复步骤2-4直到s1为空。 6. 依次弹出s2中的节点,即为后序遍历结果。 以下是该算法的Python代码实现: ```python def postorderTraversal(root): if not root: return [] s1, s2, res = [root], [], [] while s1: node = s1.pop() s2.append(node) if node.left: s1.append(node.left) if node.right: s1.append(node.right) while s2: res.append(s2.pop().val) return res ``` 该算法的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
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二叉树后序遍历非递归算法

二叉树后序遍历的非递归算法可以使用两个栈来实现。具体步骤如下: 1. 定义两个栈stack1和stack2,用于存放节点。 2. 将根节点压入stack1中。 3. 循环执行以下操作,直到stack1为空: 1. 从stack1中弹出一个节点p,并将其压入stack2中。 2. 将p的左子节点压入stack1中。 3. 将p的右子节点压入stack1中。 4. 循环执行以下操作,直到stack2为空: 1. 从stack2中弹出一个节点p,并输出p的值。 这种算法的思路是,先按照根节点、右子节点、左子节点的顺序遍历二叉树,并将遍历的结果压入stack2中。最后从stack2中依次弹出节点,得到的就是后序遍历的结果。 下面是使用Python代码实现的示例: ``` python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def postorderTraversal(root: TreeNode) -> List[int]: if not root: return [] stack1, stack2 = [root], [] while stack1: node = stack1.pop() stack2.append(node) if node.left: stack1.append(node.left) if node.right: stack1.append(node.right) res = [] while stack2: res.append(stack2.pop().val) return res ``` 这个算法的时间复杂度和空间复杂度都是O(n),其中n是二叉树的节点数。

二叉树后序遍历非递归算法c语言

二叉树的后序遍历非递归算法可以使用栈来实现。具体步骤如下: 1. 定义一个栈和一个指针p,初始时p指向根节点,栈为空。 2. 循环执行以下操作,直到栈为空: a. 将p指向的节点及其左子树依次入栈,直到p指向的节点没有左子树。 b. 循环执行以下操作,直到栈顶元素的右子树为空或者栈顶元素的右子树已经被访问过: i. 将栈顶元素出栈,并将其右子树标记为已访问。 ii. 如果栈顶元素的右子树为空,或者栈顶元素的右子树已经被访问过,就输出栈顶元素。 c. 如果栈不为空,将栈顶元素的右子树标记为未访问,并将p指向栈顶元素的右子树。 具体的C语言代码如下: ```c typedef struct TreeNode { int val; struct TreeNode* left; struct TreeNode* right; } TreeNode; void postorderTraversal(TreeNode* root) { if (!root) { return; } TreeNode* stack[100]; int top = -1; TreeNode* p = root; TreeNode* pre = NULL; while (p || top != -1) { while (p) { stack[++top] = p; p = p->left; } p = stack[top]; if (p->right == NULL || p->right == pre) { printf("%d ", p->val); pre = p; top--; p = NULL; } else { p = p->right; } } } ``` 其中,top表示栈顶指针,pre表示已经访问过的右子树的指针。具体实现中,我们使用一个数组来模拟栈,数组的大小可以根据实际情况进行修改。

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