二叉树后序遍历探赜：迭代法揭秘，洞悉非凡视角

《路飞_前端算法第二十四弹-145. 二叉树的后序遍历》进阶难题揭秘：迭代式后序遍历算法
后序遍历简介：

后序遍历是一种深度优先搜索算法，从根节点开始，依次访问其左子树、右子树，最后访问根节点。这种遍历方式经常用于计算树的节点数、树的高度和对树的子树进行操作。

递归算法：
递归算法是解决后序遍历问题的一种经典方法。它的基本思路是：

1. 如果当前节点为空，则返回。
2. 递归调用后序遍历算法遍历左子树。
3. 递归调用后序遍历算法遍历右子树。
4. 访问当前节点。

迭代算法：

迭代算法也是解决后序遍历问题的一种有效方法。它的基本思路是：

1. 使用一个栈来存储需要访问的节点。
2. 将根节点压入栈中。
3. 当栈不为空时，弹出栈顶节点并访问它。
4. 如果栈顶节点有右子树，则将右子树压入栈中。
5. 如果栈顶节点有左子树，则将左子树压入栈中。
6. 重复步骤3-5，直到栈为空。

两种方法比较：

递归算法和迭代算法都是解决后序遍历问题的方法，但它们有各自的优缺点。

• 递归算法 的优点是代码简单，易于理解。缺点是当树很深时，可能会导致栈溢出。
• 迭代算法 的优点是空间复杂度较低，不会导致栈溢出。缺点是代码相对复杂，不易理解。

示例代码：

以下是用Python实现的后序遍历算法的递归版本和迭代版本：

递归版本：

def postorder_traversal_recursive(root):
    if root is None:
        return
    postorder_traversal_recursive(root.left)
    postorder_traversal_recursive(root.right)
    print(root.val)

迭代版本：

def postorder_traversal_iterative(root):
    stack = []
    visited = set()
    while root or stack:
        if root:
            stack.append(root)
            root = root.left
        else:
            root = stack[-1]
            if root.right and root.right not in visited:
                root = root.right
            else:
                stack.pop()
                visited.add(root)
                print(root.val)
                root = None

结语：

后序遍历算法在计算机科学中有着广泛的应用。它可以用来计算树的节点数、树的高度和对树的子树进行操作。希望通过这篇文章，您对后序遍历算法有了更深入的了解。