python 遍历二叉树

刚碰到这个，来做个总结：

二叉树遍历分为：先序遍历—> 根--左--右

中序遍历—> 左--根--右

后序遍历—> 左--右--根

先是

# -*- coding:utf-8 -*-
# class ATree(object):
#    def __init__(self, x):
#        self.val = x
#        self.left = None
#        self.right = None


# 先序遍历
class Solution(object):
    def front_search(self, root):
        if not root.val:
            return
        print(root.val)
        self.front_search(root.left)
        self.front_search(root.right)

# 中序遍历
class Solution(object):
    def mid_search(self, root):
        if not root.val:
            return
        self.mid_search(root.left)
        print(root.val)
        self.mid_search(root.right)

# 后序遍历
class Solution(object):
    def back_search(self, root):
        if not root.val:
            return
        self.back_search(root.left)
        self.back_search(root.right)
        print(root.val)

我这样展示可以清晰看到三种遍历的差异，仅仅是父节点的存储位置不同，而左右节点顺序是一样的。由此可以写出非递归的算法。

非递归：

# 先续遍历
class Solution(object):
    def front_search(self, root):
        if not root:
            return 
        res = []
        stack = []
        while stack or root:
            while root:
                res.append(root.val)
                stack.append(root)
                root = root.left
            root = stack.pop()
            root = root.right
        return res

先序遍历思路：从根节点开始遍历左子树，并把节点存入栈stack中，当节点为空，从栈stack退到上一节点去查右节点，不断重复

不好意思，触摸板画的，有点丑，不过基本思路是和上文解释一致。

# 中续遍历
class Solution(object):
    def mid_search(self, root):
        if not root:
            return
        res = []
        stack = []
        while stack or root:
            while root:
                stack.append(root)
                root = root.left
            root = stack.pop()
            res.append(root.val)
            root = root.right
        return res

# 后续遍历
class Solution(object):
    def back_search(self, root):
        if not root:
            return
        res = []
        stack = []
        while stack or root:
            while root:
                res.append(root.val)
                stack.append(root)
                root = root.right
            root = stack.pop()
            root = root.left
        return res[::-1]

中序遍历和递归类似，改变父节点顺序就行。但是后序遍历就比较复杂，需要从左孩子先到右孩子，再到父节点，非常复杂。我看到一个很方便的方法：把后序遍历反过来，即先根--右--左，遍历完整棵树后，在倒序输出，即是后序。根--右--左的遍历就和先序非常像了，把left和right交换就行。

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