一、背景

最近在公司面试（一面、二面）候选人的时候，大多数候选人基本都能正确的写出非递归版的前序遍历和中序遍历二叉树，但是大多数人都不能正确的写出非递归版的后续遍历。跟一个曾经拿过NOI银牌同事私下讨论了下后续遍历算法到底难不难。结论是，说难也难说不难也不难，说不难是因为，如果你看过相关解法，你可以很快就就理解解法的思路。说难，是如果你没看过，或者看了过了很久又忘了，要在15分钟左右写个Bug free的版本还是有点难的。

跟同事讨论下二叉树遍历的几种写法，所以就有了这篇文章。

二、二叉树几种解法的思考

2.1 递归版

前序遍历递归

func preOrderRecursion(node *TreeNode, ans *[]int) {
	if node == nil {
		return
	}

	*ans = append(*ans, node.Val)
	postorderTraversal1(node.Left, ans)
	postorderTraversal1(node.Right, ans)
	return
}

中序遍历递归

func inOrderRecursion(node *TreeNode, ans *[]int) {
	if node == nil {
		return
	}

	postorderTraversal1(node.Left, ans)
	*ans = append(*ans, node.Val)
	postorderTraversal1(node.Right, ans)
	return
}

后序遍历递归

func postOrderRecursion(node *TreeNode, ans *[]int) {
	if node == nil {
		return
	}

	postorderTraversal1(node.Left, ans)
	postorderTraversal1(node.Right, ans)
	*ans = append(*ans, node.Val)
	return
}

2.2 迭代 - 栈

前序遍历 - 栈

func preOrder(root *TreeNode) []int {
	res := make([]int, 0)
	stack := []*TreeNode{root}
	for len(stack) != 0 {
		node := stack[len(stack)-1]
		stack = stack[:len(stack)-1]
		res = append(res, node.Val)

		if node.Right != nil {
			stack = append(stack, node.Right)
		}
		if node.Left != nil {
			stack = append(stack, node.Left)
		}
	}

	return res
}

中序遍历 - 栈

func inOrder(root *TreeNode) []int {
	res := make([]int, 0)
	stack := make([]*TreeNode, 0)
	node := root

	for node != nil || len(stack) > 0 {
		if node != nil {
			stack = append(stack, node)
			node = node.Left
			continue
		}

		node = stack[len(stack)-1]
		stack = stack[:len(stack)-1]
		res = append(res, node.Val)
		node = node.Right
	}

	return res
}

后续遍历

func postOrder(root *TreeNode) []int {
	res := make([]int, 0)
	node := root
	stack := make([]*TreeNode, 0)
	var prev *TreeNode
	for node != nil || len(stack) > 0 {
		if node != nil {
			stack = append(stack, node)
			node = node.Left
			continue
		}

		node = stack[len(stack)-1]
		stack = stack[:len(stack)-1]
		if node.Right == nil || node.Right == prev {
			res = append(res, node.Val)
			prev = node
			node = nil
		} else {
			stack = append(stack, node)
			node = node.Right
		}
	}

	return res
}

2.3 Morris 遍历

前序遍历 - Morris

func preorderTraversal(root *TreeNode) (vals []int) {
    var p1, p2 *TreeNode = root, nil
    for p1 != nil {
        p2 = p1.Left
        if p2 != nil {
            for p2.Right != nil && p2.Right != p1 {
                p2 = p2.Right
            }
            if p2.Right == nil {
                vals = append(vals, p1.Val)
                p2.Right = p1
                p1 = p1.Left
                continue
            }
            p2.Right = nil
        } else {
            vals = append(vals, p1.Val)
        }
        p1 = p1.Right
    }
    return
}

中序遍历 - Morris

func inorderTraversal(root *TreeNode) (res []int) {
	for root != nil {
		if root.Left != nil {
			// predecessor 节点表示当前 root 节点向左走一步，然后一直向右走至无法走为止的节点
			predecessor := root.Left
			for predecessor.Right != nil && predecessor.Right != root {
				// 有右子树且没有设置过指向 root，则继续向右走
				predecessor = predecessor.Right
			}
			if predecessor.Right == nil {
				// 将 predecessor 的右指针指向 root，这样后面遍历完左子树 root.Left 后，就能通过这个指向回到 root
				predecessor.Right = root
				// 遍历左子树
				root = root.Left
			} else { // predecessor 的右指针已经指向了 root，则表示左子树 root.Left 已经访问完了
				res = append(res, root.Val)
				// 恢复原样
				predecessor.Right = nil
				// 遍历右子树
				root = root.Right
			}
		} else { // 没有左子树
			res = append(res, root.Val)
			// 若有右子树，则遍历右子树
			// 若没有右子树，则整颗左子树已遍历完，root 会通过之前设置的指向回到这颗子树的父节点
			root = root.Right
		}
	}
	return
}

后序遍历 - Morris

func reverse(a []int) {
    for i, n := 0, len(a); i < n/2; i++ {
        a[i], a[n-1-i] = a[n-1-i], a[i]
    }
}

func postorderTraversal(root *TreeNode) (res []int) {
    addPath := func(node *TreeNode) {
        resSize := len(res)
        for ; node != nil; node = node.Right {
            res = append(res, node.Val)
        }
        reverse(res[resSize:])
    }

    p1 := root
    for p1 != nil {
        if p2 := p1.Left; p2 != nil {
            for p2.Right != nil && p2.Right != p1 {
                p2 = p2.Right
            }
            if p2.Right == nil {
                p2.Right = p1
                p1 = p1.Left
                continue
            }
            p2.Right = nil
            addPath(p1.Left)
        }
        p1 = p1.Right
    }
    addPath(root)
    return
}

2.4 基于栈帧的思想把递归转成for循环

我们可以把递归版本的迭代，基于函数调用的栈帧思想，转成for循环，如下代码，我们知道递归调用对应了4行代码：

func postOrder(node *TreeNode, ans *[]int) {
	if node == nil {return}       // line == 0
	postOrder(node.Left, ans)     // line == 1
	postOrder(node.Right, ans)    // line == 2
	*ans = append(*ans, node.Val) // line == 3
}

转成for循环如下，我们在每个line执行上面不同的逻辑操作。这种方法的好处是，无聊是前序、中序、后续算法，我们只要调整下面 if line == xx的逻辑就行了。理论上所有的递归转非递归都可以基于这个思想去做。

type DFSNode struct {
	line int   // 表示代码行数
	v    *TreeNode // 表示当前 node 
}

func postorderTraversal(root *TreeNode) []int {
	stack := []*DFSNode{}
	stack = append(stack, &DFSNode{
		v:    root,
		line: 0,
	})
	
	ans := []int{}
	
	for len(stack) > 0 {
		cur := stack[len(stack)-1]
		if cur.line == 0 {  // 对应上面的 if node == nil {return}
			if cur.v == nil { // 如果 node 为 nil ，出栈
				stack = stack[0 : len(stack)-1]
				continue
			}
		} else if cur.line == 1 {  // 对应上面 postOrder(node.Left, ans)
			stack = append(stack, &DFSNode{ // 函数调用，压栈
				v:    cur.v.Left,
				line: 0, // 从第 0 行 开始
			})
		} else if cur.line == 2 { // postOrder(node.Right, ans)  
			stack = append(stack, &DFSNode{ // 函数调用，压栈
				v:    cur.v.Right,
				line: 0, // 从第 0 行 开始
			})
		} else if cur.line == 3 { // 
			ans = append(ans, cur.v.Val)
			stack = stack[0 : len(stack)-1]
		}
		
		cur.line++ // 执行下一行代码
	}
	return ans
}