「LeetCode」二叉树的先中后序遍历(非递归版)⚡️

2022-05-09 94

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简介： 「LeetCode」二叉树的先中后序遍历(非递归版)⚡️

大家好，我是速冻鱼🐟，一条水系前端💦，喜欢花里胡哨💐，持续沙雕🌲，是隔壁寒草🌿的好兄弟，刚开始写文章。如果喜欢我的文章，可以关注➕点赞，为我注入能量，与我一同成长吧～

前言🌧️

算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。

因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。

编写指令的好坏，会直接影响到程序的性能优劣，而指令又由数据结构和算法组成，所以数据结构和算法的设计基本上决定了最终程序的好坏。

另外，在阅读源码时，如果缺乏对算法和数据结构的了解，也会让我们无法理解作者这样写的原因，读起来十分困难。

如今的大环境里，算法已经成为了前端工程师发展路上不可或缺的技能之一。如果我们想未来更上一层楼，不再是只写业务代码的应用工程师，就离不开对算法和数据结构的掌握。

当然，学习也是有侧重点的，作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握，有些比较偏、不实用的类型和解法，只要稍做了解即可。

什么是二叉树?👋

树中每个节点最多只能有两个子节点。

在JS中通常用Object来模拟二叉树。

const binaryTree={
  val:1,
  left:{
    cal:2,
    left:null,
    right:null
  },
  right:{
    val:3,
    left:nnull,
    right:null
  }
}
复制代码

二叉树先序遍历算法口诀

访问根结点
对根结点的左子树进行先序遍历
对根结点的右子树进行先序遍历

二叉树先序遍历源码🦀

这里使用栈这个数据结构来模拟我们地递归操作，需要主要的是栈是后进先出，所以入栈的时候注意顺序

const bt = {
    val: 1,
    left: {
        val: 2,
        left: {
            val: 4,
            left: null,
            right: null,
        },
        right: {
            val: 5,
            left: null,
            right: null,
        },
    },
    right: {
        val: 3,
        left: {
            val: 6,
            left: null,
            right: null,
        },
        right: {
            val: 7,
            left: null,
            right: null,
        },
    },
};
const preorder=(root)=>{
if(!root){return}
  const stack=[root];
  while(stack.length){
    const n=stack.pop();
    console.log(n.val);
    if(n.right)stack.push(n.right)
    if(n.left)stack.push(n.left)  
  }
}
preorder(bt)//1  2  4  5  3  6  7
复制代码

二叉树中序遍历算法口诀

对根结点的左子树进行中序遍历
访问根节点
对根结点的右子树进行中序遍历

二叉树中序遍历源码🦀

const bt = {
    val: 1,
    left: {
        val: 2,
        left: {
            val: 4,
            left: null,
            right: null,
        },
        right: {
            val: 5,
            left: null,
            right: null,
        },
    },
    right: {
        val: 3,
        left: {
            val: 6,
            left: null,
            right: null,
        },
        right: {
            val: 7,
            left: null,
            right: null,
        },
    },
};
const inorder=(root)=>{
    if(!root){return;}
    const stack=[];
    let p=root;
    while(stack.length||p){
        while(p){
            stack.push(p)
            p=p.left
        }
        const n=stack.pop();
        console.log(n.val);
        p=n.right
    }
}
inorder(bt)//4  2  5  1  6  3  7
复制代码

二叉树后序遍历算法口诀

对根结点的左子树进行中序遍历
对根结点的右子树进行中序遍历
访问根节点

二叉树后序遍历源码🦀

先按照根右左的顺序遍历，再逆序输出出来

const bt = {
    val: 1,
    left: {
        val: 2,
        left: {
            val: 4,
            left: null,
            right: null,
        },
        right: {
            val: 5,
            left: null,
            right: null,
        },
    },
    right: {
        val: 3,
        left: {
            val: 6,
            left: null,
            right: null,
        },
        right: {
            val: 7,
            left: null,
            right: null,
        },
    },
};
const postorder = (root) => {
    if (!root) { return; }
    const outputStack = [];
    const stack = [root];
    while (stack.length) {
        const n = stack.pop();
        outputStack.push(n);
        if (n.left) stack.push(n.left);
        if (n.right) stack.push(n.right);
    }
    while(outputStack.length){
        const n = outputStack.pop();
        console.log(n.val);
    }
};
postorder(bt)
//4  5  2  6  7  3  1  
复制代码

结束语🌞

那么鱼鱼的LeetCode算法篇的二叉树的先中后序遍历（非递归版）就结束了，虽然前端对算法要求没有后端高，但是算法是编程基础，程序=数据结构➕算法，所以算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。