力扣 94. 二叉树的中序遍历

94. 二叉树的中序遍历

给定一个二叉树，返回它的中序 遍历。

示例:

思路一：递归写法

定义一个列表，加入左子树的所有结点值，加入根节点值，加入右子树的值

 // 递归写法
class Solution {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        if(root != null){
            list.addAll(inorderTraversal(root.left));
            list.add(root.val);
            list.addAll(inorderTraversal(root.right));
        }
        return list;
    }
}

力扣测试时间为：1ms, 空间为：38.5mb

复杂度分析：

时间复杂度为O(n)

思路一的另一种写法：

下面这种递归下方效率更高：

class Solution {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        if(root != null){
            helper(root, res);
        }
        return res;
    }

    public void helper(TreeNode root, List<Integer> res){
        if(root != null){
            helper(root.left, res);
            res.add(root.val);
            helper(root.right, res);
        }
    }
}

力扣测试时间为：0ms, 空间为38.3mb

复杂度分析：

时间复杂度为O(n)

空间复杂度为O(n),每个结点的结点值都加入了列表一次，如果忽略这个的话，那么栈的递归层次最大为O(n), 平均为O(logn)

思路二：迭代写法

// 迭代写法
class Solution {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
       // 借助一个栈
       Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
       TreeNode top = root;
       while(!stack.isEmpty() || top != null){
            // 碰到一个结点就不停的向左移动
            while(top != null){
                stack.push(top);
                top = top.left;
            }
            top = stack.pop();
            // 访问这个结点
            list.add(top.val);

            // 指向右结点
            top = top.right;
       }
       return list;
    }
}

力扣测试时间为1ms,空间为38mb

复杂度分析：

时间复杂度为：将每个结点都访问了一遍，并且都入栈了一次，所以时间复杂度为O(n)

空间复杂度：空间的主要取决于栈的大小，栈的大小就是树的高度，所以最坏情况下空间复杂度为O(n), 最好情况下为O(logn)