开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 2 月更文挑战」的第 1 天，点击查看活动详情
一、题目描述
这是 LeetCode 热题 HOT 100 上第九十四题：二叉树的中序遍历，难度为 简单。
Tag：「栈」、「树」、「深度优先搜索」、「二叉树」
给定一个二叉树的根节点 root ，返回它的 中序 遍历 。
示例 1：
输入： root = [1,null,2,3]
输出： [1,3,2]
示例 2：
输入： root = []
输出： []
示例 3：
输入： root = [1]
输出： [1]
提示：
1、树中节点数目在范围 [0, 100] 内
2、-100 <= Node.val <= 100
二、解题思路
首先我们应该明白中序遍历的特点：先访问左子树，中间访问根节点，最后访问右子树
接下来我们使用两种方法进行求解：
2.1、法一：递归
1）、按照访问左子树——根节点——右子树的方式遍历这棵树
2）、在访问左子树或右子树的时候，我们按照同样的方式遍历，直到遍历完整棵树
3）、整个遍历过程天然具有递归的性质，我们可以直接用递归函数来模拟这一过程
代码实现：
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> keys = new ArrayList<Integer>();
middleErgodic(root,keys);
return keys;
}
private void middleErgodic(TreeNode root,List<Integer> keys){
if(root == null)return;
if(root.left != null){
middleErgodic(root.left,keys);
}
keys.add(root.val);
if(root.right != null){
middleErgodic(root.right,keys);
}
}
}
时间复杂度和空间复杂度分析：
1、时间复杂度：O(n)，其中 n 为二叉树节点的个数。二叉树的遍历中每个节点会被访问一次且只会被访问一次。
2、空间复杂度：O(n)。空间复杂度取决于递归的栈深度，而栈深度在二叉树为一条链的情况下会达到 O(n) 的级别。
2.2、法二：迭代
法一的递归我们也可以用迭代的方式实现，两种方式是等价的，区别在于递归隐式地维护了一个栈，而我们在迭代的时候需要显式地将这个栈模拟出来，其他都相同。
代码实现：
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> keys = new ArrayList<>();
Deque<TreeNode> stack = new LinkedList<>();
while(root != null || !stack.isEmpty()){
while(root != null){
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();
keys.add(root.val);
root = root.right;
}
return keys;
}
}
时间复杂度和空间复杂度分析：
1、时间复杂度：O(n)，其中 n 为二叉树节点的个数。二叉树的遍历中每个节点会被访问一次且只会被访问一次。
2、空间复杂度：O(n)。空间复杂度取决于栈深度，而栈深度在二叉树为一条链的情况下会达到 O(n) 的级别。
依葫芦画瓢：前序遍历，后序遍历，同样可以使用这两种方式进行求解
三、总结
本道算法题难度为简单，我们使用递归，迭代两种方法进行了快速求解，使用这两种方式同样可以解决前序遍历和后序遍历的问题
好了，本篇文章到这里就结束了，感谢你的阅读🤝
