树结构及其相关遍历（未完待续）

老规矩，基本概念不讲了，多看看网上的各种大牛文章。在这里说说自己观点，再拿几道例题演示下。想研究更高级的话，找个红黑树或者其他之类的去玩玩，保你酸爽！
个人感觉还是动态规划更难搞定些！上次的动态规划

二叉树的遍历基本上分为递归和迭代(非递归)，在遍历的方式上又有些区别，首当其冲的是前中后序遍历（preorder traversal, inorder traversal, postorder travesal）然后还有深度优先遍历（Deep-First Search）和广度优先遍历（Breadth-First Search）
分析问题先从两个方面入手吧，其一是遍历方式（前序、中序、后序、深度优先、广度优先），其二是选择递归或者非递归

• 例1 LeetCode 145. Binary Tree Postorder Traversal
  这道题中，我们先用recursive实现吧，然后再说用iterative
  选择了递归后，再看一下用什么遍历方式。根据题意，直接选择后序遍历。
  python代码如下:

"""
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None
"""
class Solution(object):
    def postorderTraversal(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[int]
        """
        #recursive
        res = []
        if not root: return res
        
        def post( node, res ):
            if node.left: post( node.left, res )
            if node.right: post( node.right, res )
            res.append( node.val )
            
        post( root, res )
        return res

现在换成iterative方式。用这种方式基本上都是从顶到底进行遍历，所以需要记录当前node和child node，并且这些node需要按照某些顺序进出，这里采用stack可以满足要求
再看遍历方式，分析题目中的例子得知，针对该题后序遍历就是广度优先遍历结果的反向排序
python代码如下:

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution(object):
    def postorderTraversal(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[int]
        """        
        #iterative
        res = []
        if not root: return res
        
        sta = [root]
        while len(sta) > 0:
            node = sta[-1]
            sta.pop()
            if node.left: sta.append( node.left )
            if node.right: sta.append( node.right )
            res.append( node.val )
            
        return res[-1::-1]

有优化空间的，欢迎各位优化，欢迎交流！

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• 例2 LeetCode 199. Binary Tree Right Side View

这里采用非递归吧。分析题意后，发现利用广度优先遍历（BFS）最好，我们用一个stack保存当前level的所有节点（按照广度优先顺序，每个level都是从左至右），所以每层level中，stack中最后一个节点就是我们要找的
python代码如下:

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution(object):
    def rightSideView(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[int]
        """
        sta = []
        res = []
        if not root: return res
        sta.append( root )
        while len(sta) > 0:
            res.append( sta[-1].val )
            sta = [ kid for node in sta for kid in (node.left, node.right) if kid ]
        
        return res

以上代码有优化空间的，欢迎各位优化，欢迎交流！
还会接着更几题！