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本文由 花无缺 原创收录于专栏 【力扣题解】
给定一个 n 叉树的根节点 root
,返回 其节点值的 前序遍历 。
n 叉树 在输入中按层序遍历进行序列化表示,每组子节点由空值 null
分隔(请参见示例)。
示例 1:
输入:root = [1,null,3,2,4,null,5,6]
输出:[1,3,5,6,2,4]
示例 2:
输入:root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14]
输出:[1,2,3,6,7,11,14,4,8,12,5,9,13,10]
提示:
[0, 104]
内0 <= Node.val <= 104
1000
递归法:
public List<Integer> preorder(Node root) {
// 空树, 返回空列表
if (root == null) return new ArrayList<>();
List<Integer> res = new ArrayList<>();
// 调用递归函数 order, 前序递归遍历 N 叉树
order(root, res);
// 返回结果列表
return res;
}
// 递归法
public void order(Node root, List<Integer> list) {
// 节点为空, 递归终止
if (root == null) return;
// 遍历根节点
list.add(root.val);
// 按从左到右的顺序递归遍历孩子节点
for (Node child : root.children) {
order(child,list);
}
}
时间复杂度:O(n)
,需要访问 N 叉树的所有节点,节点数为 n,每个节点访问一次。
迭代法:
public List<Integer> preorder(Node root) {
// 空树, 返回空列表
if (root == null) return new ArrayList<>();
List<Integer> res = new ArrayList<>();
// 使用 Deque 模拟一个栈存储 N 叉树的节点
Deque<Node> stack = new LinkedList<>();
// 根节点先进栈
stack.offerLast(root);
while (!stack.isEmpty()) {
// 栈顶节点出栈
Node node = stack.pollLast();
// 将栈顶(根)节点加入结果列表
res.add(node.val);
// 将当前节点(根节点)的孩子节点入栈
// 我们这里入栈的顺序是从最右边的孩子节点到最左边的孩子节点: 根->右边的孩子节点->左边的孩子节点
// 这样在出栈的时候顺序就是前序遍历的顺序: 根->左边的孩子节点->右边的孩子节点
for (int i = node.children.size() - 1; i >= 0; i--) {
Node child = node.children.get(i);
stack.offerLast(child);
}
}
return res;
}
时间复杂度:O(n)
,需要访问 N 叉树的所有节点,节点数为 n,每个节点访问一次。
不管是 N 叉树的递归遍历还是迭代遍历,其算法思路和二叉树的递归和迭代都是一样的,递归算法是利用一个隐藏的栈来实现树的遍历,而迭代算法是显式实现一个栈来模拟递归的过程。
对于 N 叉树的前序遍历递归法,我们是先遍历 N 叉树的根节点,然后依次递归遍历它的各个孩子节点。
对于 N 叉树的前序遍历的迭代法,我们手动实现一个栈,然后先让根节点进栈,之后根节点出栈,出栈过程中执行我们需要的遍历操作,然后把当前节点的孩子节点入栈,但是孩子节点的入栈顺序是有严格要求的,对于前序遍历来说,我们要先从靠近树右边的节点入栈,一直到树的最左边的节点入栈。
代码实现:
for (int i = node.children.size() - 1; i >= 0; i--) {
Node child = node.children.get(i);
stack.offerLast(child);
}
为什么要从最右边的节点开始入栈呢,因为这样的话,对应 N 叉树节点的入栈顺序就是:根->右边的孩子节点->左边的孩子节点
,而出栈遍历的时候的顺序就会符合前序遍历的顺序:根->左边的孩子节点->右边的孩子节点
,这样我们就借助栈实现了对 N 叉树的前序遍历。
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