二叉树的前、中、后、层序遍历

一颗二叉树

递归遍历

1.1 前序遍历(根 -> 左 -> 右)

// 6 -> 3 -> 2 -> 5 -> 7 -> 8
    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new LinkedList<>();
        recursion(root, res);
        return res;
    }

    private void recursion(TreeNode root, List<Integer> res) {
        // 递归终止条件
        if (root == null) return;
        // 根
        res.add(root.val);
        // 左
        recursion(root.left, res);
        // 右
        recursion(root.right, res);
    }

1.2 中序遍历(左 -> 根 -> 右)

// 2 -> 3 -> 5 -> 6 -> 7 -> 8
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new LinkedList<>();
        recursion(root, res);
        return res;
    }

    private void recursion(TreeNode root, List<Integer> res) {
        // 递归终止条件
        if (root == null) return;
        // 左
        recursion(root.left, res);
        // 根
        res.add(root.val);
        // 右
        recursion(root.right, res);
    }

1.3 后序遍历(左 -> 右 -> 根)

// 2 -> 5 -> 3 -> 8 -> 7 -> 6
    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new LinkedList<>();
        recursion(root, res);
        return res;
    }

    private void recursion(TreeNode root, List<Integer> res) {
        // 递归终止条件
        if (root == null) return;
        // 左
        recursion(root.left, res);
        // 右
        recursion(root.right, res);
        // 根
        res.add(root.val);
    }

循环遍历

因为递归遍历要用操作系统的栈，如果不用递归，那就要手动维护一个方法栈; java api提供了Stack类供我们使用，add(Object o)方法进栈，pop()方法出栈

2.1 前序遍历(根 -> 左 -> 右)

    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new LinkedList<>();
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        while (root != null || !stack.isEmpty()) {
            while (root != null) {
                // 先遍历左节点，入栈并记录
                res.add(root.val);
                stack.add(root);
                root = root.left;
            }
            // 出栈之后，再遍历右节点
            TreeNode node = stack.pop();
            root = node.right;
        }
        return res;
    }

2.2 中序遍历(左 -> 根 -> 右)

    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new LinkedList<>();
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        while (root != null || !stack.isEmpty()) {
            while (root != null) {
                // 先遍历左节点入栈
                stack.add(root);
                root = root.left;
            }
            TreeNode node = stack.pop();
            // 弹出节点, 记录
            res.add(node.val);
            root = node.right;
        }
        return res;
    }

2.3 后序遍历(左 -> 右 -> 根)

     public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new LinkedList<>();
        if (root == null) {
            return res;
        }
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        TreeNode pre = null;
        while (root != null || !stack.isEmpty()) {
            while (root != null) {
                // 左节点全部入栈
                stack.add(root);
                root = root.left;
            }

            TreeNode node = stack.pop();
            if (node.right == null || node.right == pre) {
                // 弹出后，判断是否有右节点
                // 如果右节点已经遍历了或者右节点为空
                res.add(node.val);
                pre = node;
                root = null;
            } else {
                stack.push(node);
                root = node.right;
            }
        }
        return res;
    }

层序遍历

    public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (root == null) return res;
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                TreeNode node = queue.poll();
                list.add(node.val);
                if (node.left != null) queue.add(node.left);
                if (node.right != null) queue.add(node.right);
            }
            res.add(list);
        }
        return res;
    }