[LeetCode] C ++:中間問題-ツリー144。バイナリツリーのプレオーダートラバーサル

144.二分木のプレオーダートラバーサル

中難易度509

二分木のルートノードを提供し、 root そのノード値のプレオーダー トラバーサルを返します 

 

例1:

入力: root = [1、null、2,3]
出力: [1,2,3]

例2:

入力:ルート= []
出力: []

例3:

入力:ルート= [1]
出力: [1]

例4:

入力:ルート= [1,2]
出力: [1,2]

例5:

入力: root = [1、null、2]
出力: [1,2]

 

促す:

  • [0, 100] 内のツリー範囲内のノードの数 
  • -100 <= Node.val <= 100

 

高度:再帰的アルゴリズムは非常に単純ですが、反復アルゴリズムを使用して実行できますか?

1.再帰

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    void preTraverse(TreeNode* root, vector<int> & res){
        if(root == nullptr){
            return ;
        }
        res.push_back(root->val);
        preTraverse(root->left, res);
        preTraverse(root->right, res);
    }

    vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        preTraverse(root, res);
        return res;
    }
};

 

2.反復

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        if(root == nullptr){
            return res;
        }
        stack<TreeNode*> stk;

        while(root != nullptr || !stk.empty()){
            while(root != nullptr){
                res.push_back(root->val);
                stk.push(root);
                root = root->left;
            }
            root = stk.top();
            stk.pop();  
            root = root->right;
        }
        return res;
    }
};

 

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転載: blog.csdn.net/weixin_44566432/article/details/113686974