给你二叉树的根节点 root ，返回它节点值的 前序 遍历。
示例 1：
输入：root = [1,null,2,3] 输出：[1,2,3] 示例 2：
输入：root = [] 输出：[] 示例 3：
输入：root = [1] 输出：[1] 示例 4：
输入：root = [1,2] 输出：[1,2] 示例 5：
输入：root = [1,null,2] 输出：[1,2]
提示：
树中节点数目在范围 [0, 100] 内 -100 <= Node.val <= 100
进阶：递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？
解题思路
思路与算法
代码
class Solution {
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
recur(root, list);
return list;
}
public void recur(TreeNode root, List<Integer> list) {
if (root == null) {
return;
}
list.add(root.val);
recur(root.left, list);
recur(root.right, list);
}
}
复杂度分析
时间复杂度：O(n)，其中 n 是二叉树的节点数。每一个节点恰好被遍历一次。
空间复杂度：O(n)，为递归过程中栈的开销，平均情况下为 O(logn)，最坏情况下树呈现链状，为 O(n)。
方法二：迭代
思路与算法
我们也可以用迭代的方式实现方法一的递归函数，两种方式是等价的，区别在于递归的时候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，其余的实现与细节都相同，具体可以参考下面的代码。
class Solution {
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
if (root == null) {
return list;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
while (root != null || !stack.isEmpty()) {
while (root != null) {
list.add(root.val);
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();
root = root.right;
}
return list;
}
}
复杂度分析
时间复杂度：O(n)，其中 n 是二叉树的节点数。每一个节点恰好被遍历一次。
空间复杂度：O(n)，为迭代过程中显式栈的开销，平均情况下为 O(logn)，最坏情况下树呈现链状，为 O(n)。
