94 Binary Tree Inorder Traversal 【递归和迭代的对比较分析】

一道很常规的二叉树遍历题，相信大家都在课上学习过。

但是题目要求是不能用递归调用的方法，也就是课上讲过的方法。要用iterative迭代的方法，也就是一个一个找，通过while循环来输出。

先把递归的方法代码写出来，如下。要注意的是，我连递归调用都不能立马想起来，只想到了当node是null时，什么都不用做。那么当不是null的时候呢？其实就是按照preorder的顺序，摆放的三行代码即可，怎么记忆呢？以单一root为例，就是先输出左子节点，其为空，则不处理，然后到本身，然后到右子节点。

课程中一般只需要打印，但是这题要求把所有节点数值收集到一个集合里，所以设计一个helper函数，不返回任何值 （void 函数在这里比较好用来递归调用）。

/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { *     int val; *     TreeNode left; *     TreeNode right; *     TreeNode(int x) { val = x; } * } */public class Solution {    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {        List<Integer> result= new ArrayList<>();        helper(root, result);        return result;    }    // 课程中一般只需要打印出来，但是这里需要返回一个list，那么就写一个helper函数，加入一个输入的参数即能解决问题。    public void helper(TreeNode root, List<Integer> list){/*        if(root!=null){            helper(root.left, list);            list.add(root.val);            helper(root.right, list);        }*/        if(root=null) return; // 这句code其实并不是很intuitive，意思是一样的，如果为空，则不做任何处理，刚进入就返回。        helper(root.left, list);        list.add(root.val);        helper(root.right, list);    }}

那么用迭代的方法，思路是比较有意思的，同时也比较固定，没有其他解法。

参考代码来理解整个逻辑：

1，从root开始要往深度走，找到最左边的节点，那么中间走过的这些节点都需要一次记录下来，而且顺序的话是要反向输出的。用stack合适！

2，一直往最左走到了null，那么stack中的top位置就是要弹出并且记入结果的node。然而这个node的右端是紧接着要读取的部分，所以curr要指向这个node的右子节点，然后开始重复上面的往左走到最左，并且一直往stack装node的过程。

大概的过程就是这样，其实本质上是什么？就是递归调用方法中，一模一样的过程，因为在递归调用中，这些访问过的节点也都是存放在系统中的stack里，一个个压入，然后当遇到return时再一个个弹出，只不过递归调用是把所有过程都隐藏起来了，而迭代的话，是显示的一一写出了。

代码中一个需要好好理解的就是第一个while的条件：当curr不为null，或者stack里还有node时，就一直循环操作。只有当curr指向null，同时stack里也没有东西，那么才代表整个树遍历完毕。在每一个循环中，curr还是变化的中心：1 往左走到底；2 指向最后左节点；3，指向最左节点的右子节点；然后再次进入循环。

以上的过程，最好是通过画图在脑海中形成印象：一棵树，从根到最左，到右子，依然到最左，如果没有，则指向stack中弹出来top element，等于是往上面爬了一层。具体画面看ppt中的图吧，文字也表示不清楚。

代码如下：

/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { *     int val; *     TreeNode left; *     TreeNode right; *     TreeNode(int x) { val = x; } * } */public class Solution {    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {        List<Integer> result = new ArrayList<>();                Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();        TreeNode curr=root;        while(curr!=null || !stack.isEmpty()){            while(curr!=null){                stack.push(curr);                curr=curr.left;            } // curr is null here after            curr=stack.pop();            result.add(curr.val);            curr=curr.right;        } // 想象一下最后curr的完结情况，最右端的节点，因此按照while循环，找到其最左子节点(null)，然后pop弹出该节点        // 写入result，curr指向右节点，为null，此时stack也为空，整个树遍历完毕，循环也结束。                return result;    }}

最后加一个 递归调用，但不需要helper方法的解法，之前说了如果是有return类型的方法递归调用，那么可能不好操作，因为返回结果每次要new 一个list，但是其实把list里所有的数全部add进去也是可以的，就用addAll就行：

/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { *     int val; *     TreeNode left; *     TreeNode right; *     TreeNode(int x) { val = x; } * } */public class Solution {    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {        List<Integer> result = new ArrayList<>();        if(root==null) return result;        result.addAll(inorderTraversal(root.left)); // 两步写作一行代码，有点意思，哈哈        result.add(root.val);        result.addAll(inorderTraversal(root.right)); // 同理        return result;    }}

以上三组代码，性能效率是一样的，充分说明了之前的判断，recursive和iterative的本质是一样的，递归只是系统自建stack，而迭代是把建stack，压入，弹出这些过程全部显示的写成代码。

通过这题把二叉树的遍历算是搞的比较透彻。

之后两篇分析 preorder 和 postorder