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算法概述

遞歸算法簡潔明了、可讀性好，但與非遞歸算法相比要消耗更多的時間和存儲空間。為提高效率，我們可采用一種非遞歸的二叉樹遍歷算法。非遞歸的實現要借助棧來實現，因為堆棧的先進后出的結構和遞歸很相似。

對于中序遍歷來說，非遞歸的算法比遞歸算法的效率要高的多。其中序遍歷算法的實現的過程如下：

(1).初始化棧，根結點進棧；

(2).若棧非空，則棧頂結點的左孩子結點相繼進棧，直到null(到葉子結點時)退棧；訪問棧頂結點(執行visit操作)并使棧頂結點的右孩子結點進棧成為棧頂結點。

(3).重復執行(2)，直至棧為空。

算法實現

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package datastructure.tree;import datastructure.stack.ArrayStack; import datastructure.stack.Stack;public class UnrecOrderBTree implements Visit{private Stack stack = new ArrayStack();private BTree bt;@Overridepublic void visit(BTree btree) {System.out.print("\t" + btree.getRootData());}public void inOrder(BTree boot) {stack.clear();stack.push(boot);while(!stack.isEmpty()) {//左孩子結點進棧while((bt = ((BTree)(stack.peek())).getLeftChild()) != null) {stack.push(bt);}//如果該結點沒有右孩子，則逐級往上出棧while(!stack.isEmpty() &&!( (BTree)stack.peek() ).hasRightTree()) {bt = (BTree)stack.pop();visit(bt);}//如果該結點有右孩子，則右孩子進棧if(!stack.isEmpty() && ( (BTree)stack.peek() ).hasRightTree()){bt = (BTree)stack.pop();visit(bt);stack.push(bt.getRightChild());}}}}

測試：

要構建的樹

package datastructure.tree; /*** 測試二叉樹* @author Administrator**/ public class BTreeTest {public static void main(String args[]) {BTree btree = new LinkBTree('A');BTree bt1, bt2, bt3, bt4;bt1 = new LinkBTree('B');btree.addLeftTree(bt1);bt2 = new LinkBTree('D');bt1.addLeftTree(bt2);bt3 = new LinkBTree('C');btree.addRightTree(bt3);bt4 = new LinkBTree('E');bt3.addLeftTree(bt4);bt4 = new LinkBTree('F');bt3.addRightTree(bt4);RecursionOrderBTree order = new RecursionOrderBTree();System.out.println("\n中序遍歷：");order.inOrder(btree);} }
結果如下：

中序遍歷：
D B ?A?E C ? F

轉載于:https://my.oschina.net/verynix/blog/365910

總結

以上是生活随笔為你收集整理的二叉树(2)——遍历的非递归实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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