题目
给定一个二叉树，返回它的中序 遍历。
输入: [1,null,2,3]
1
\
2
/
3
输出: [1,3,2]
进阶: 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？
想法一：递归
算法实现
def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
if not root:
return []
return self.inorderTraversal(root.left) + [root.val] + self.inorderTraversal(root.right)
执行结果
执行结果 : 通过
执行用时 : 28 ms, 在所有 Python3 提交中击败了92.47%的用户
内存消耗 : 13.6 MB, 在所有 Python3 提交中击败了5.02%的用户
复杂度分析
-
时间复杂度：O(n)
-
空间复杂度：O(n)
迭代
算法实现
def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
res = []
stack = []
while stack or root:
# 不断往左子树方向走，每走一次就将当前节点保存到栈中
# 这是模拟递归的调用
if root:
stack.append(root)
root = root.left
# 当前节点为空，说明左边走到头了，从栈中弹出节点并保存
# 然后转向右边节点，继续上面整个过程
else:
tmp = stack.pop()
res.append(tmp.val)
root = tmp.right
return res
执行结果
复杂度分析
-
时间复杂度：O(n)
-
空间复杂度：O(n)
颜色标记法
算法实现
def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
WHITE, GRAY = 0, 1
res = []
stack = [(WHITE, root)]
while stack:
color, node = stack.pop()
if node is None:
continue
if color == WHITE:
stack.append((WHITE, node.right))
stack.append((GRAY, node))
stack.append((WHITE, node.left))
else:
res.append(node.val)
return res
执行结果
复杂度分析
-
时间复杂度：O(n)
-
空间复杂度：O(n)
小结
中序遍历在用递归时，没想到真的很简单，但是迭代却想了很久没有得出结果，最后看了题解，用的也是栈，但是在转换节点上用了一个巧妙的方法，即在root为空时，弹出一个节点并输出答案，然后root变为其右节点。
这种方法可以说是巧妙的应用了二叉树和栈结合的特性，学到了学到了。。。下次遇到二叉树可能会想到这种方法=。=
