【小Y学算法】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——25.二叉树的中序遍历
【小Y学算法】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——25.二叉树的中序遍历
呆呆敲代码的小Y
发布于 2021-09-08 11:08:57
发布于 2021-09-08 11:08:57
原题样例
给定一个二叉树的根节点 root，返回它的 中序 遍历。
示例 1:
输入：root = [1,null,2,3]
输出：[1,3,2]示例 2：
输入：root = []
输出：[]示例 3：
输入：root = [1]
输出：[1]示例 4：
输入：root = [1,2]
输出：[2,1]示例 5：
输入：root = [1,null,2]
输出：[1,2]提示：
- 树中节点数目在范围 [0, 100] 内
- -100 <= Node.val <= 100
C#方法：递归
思路解析
根据题意我们知道，最终目的就是二叉树的中序遍历
二叉树的中序遍历：按照访问左子树——根节点——右子树的方式遍历这棵树，而在访问左子树或者右子树的时候我们按照同样的方式遍历，直到遍历完整棵树。
因此整个遍历过程天然具有递归的性质，我们可以直接用递归函数来模拟这一过程。
代码：
public class Solution {
public IList<int> InorderTraversal(TreeNode root) {
List<int> list = new List<int>();
function(root);
return list;
void function(TreeNode root)
{
if(root==null)
return ;
if (root.left == null)
{
list.Add(root.val);
function(root.right);//在左边节点不存在且自身已插入的情况下查找右边节点
return;
}
function(root.left); //优先查找root左边节点
list.Add(root.val); //插入root自身
function(root.right);//最后查找root右边节点
}
}
}执行结果
通过
执行用时：220 ms，在所有 C# 提交中击败了87.01%的用户
内存消耗：30.7 MB，在所有 C# 提交中击败了5.29%的用户复杂度分析
时间复杂度：O( n)
空间复杂度：O(1)Java 方法一：递归
思路解析 首先我们需要了解什么是二叉树的中序遍历：按照访问左子树——根节点——右子树的方式遍历这棵树，而在访问左子树或者右子树的时候我们按照同样的方式遍历，直到遍历完整棵树。
因此整个遍历过程天然具有递归的性质，我们可以直接用递归函数来模拟这一过程。
定义 inorder(root) 表示当前遍历到 root 节点的答案，那么按照定义，我们只要递归调用 inorder(root.left) 来遍历 root 节点的左子树，然后将 root 节点的值加入答案，再递归调用inorder(root.right) 来遍历 root 节点的右子树即可，递归终止的条件为碰到空节点。
代码：
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
inorder(root, res);
return res;
}
public void inorder(TreeNode root, List<Integer> res) {
if (root == null) {
return;
}
inorder(root.left, res);
res.add(root.val);
inorder(root.right, res);
}
}执行结果
通过
执行用时：0 ms，在所有 Java 提交中击败了100.00%的用户
内存消耗：36.9 MB，在所有 Java 提交中击败了5.24%的用户复杂度分析
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)Java 方法二：双指针
思路解析
方法一的递归函数我们也可以用迭代的方式实现，两种方式是等价的，区别在于递归的时候隐式地维护了一个栈，而我们在迭代的时候需要显式地将这个栈模拟出来，其他都相同，具体实现可以看下面的代码。
代码：
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
int p1 = 0, p2 = 0;
int[] sorted = new int[m + n];
int cur;
while (p1 < m || p2 < n) {
if (p1 == m) {
cur = nums2[p2++];
} else if (p2 == n) {
cur = nums1[p1++];
} else if (nums1[p1] < nums2[p2]) {
cur = nums1[p1++];
} else {
cur = nums2[p2++];
}
sorted[p1 + p2 - 1] = cur;
}
for (int i = 0; i != m + n; ++i) {
nums1[i] = sorted[i];
}
}
}执行结果
通过
执行用时：0 ms，在所有 Java 提交中击败了100%的用户
内存消耗：36.8 MB，在所有 Java 提交中击败了13.83%的用户复杂度分析
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)总结
- 今天是力扣算法题打卡的第二十五天！
- 文章采用
C#和Java两种编程语言进行解题 - 一些方法也是参考力扣大神写的，也是边学习边分享，再次感谢算法大佬们
- 那今天的算法题分享到此结束啦，明天再见！
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2021/09/06 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
评论
登录后参与评论
推荐阅读
目录
腾讯云开发者
