在前面，我们简单提及过二叉树的遍历方式，有递归和非递归两个版本的遍历。仔细想一想，不管是递归的，还是非递归的遍历，两种版本的遍历都是需要耗费大量的、额外的空间。比如当我们二叉树的高度有100层，那么递归时，系统就会一直压栈，最坏情况下，一直要压入100次遍历的递归函数，因为此处的空间复杂度是跟这颗二叉树的高度相关的。所以有人就在想，有没有什么方式，能够使这个空间复杂度再压缩一点呢？

前期文章：二叉树的非递归遍历

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有，肯定是有的。那就是今天的主题：Morris遍历。这种思想就能使二叉树的遍历，空间复杂度为O(1)。那我们直接开始吧！

一、Morris

在讲解之前，我们来分析一下。为什么遍历二叉树需要压栈？

观察上面这颗二叉树，脑补一下。当我们一直往下遍历时，走到值为4的节点，打印输出4后，我该怎么回到2节点？ 每个节点都是只有指向左右孩子的引用，并没有指向父节点的引用。

所以在遍历4节点的时候，会提前将2节点的所有信息，放入栈里面，只有在4节点遍历完成之后，才会弹出栈里的信息（2节点）。然后继续遍历其他的节点。

这也就是为什么遍历二叉树需要压栈的原因。

那么我们就在想啊，有没有种方法，能够不压栈，就能从4节点直接返回到2节点呢？ 那就是利用4节点的右孩子引用。因为4节点是叶子节点，没有左右孩子节点的。 我们将4节点的右孩子引用，指向2节点，这样就能够从4节点直接返回到2节点了。具体的图片如下：

上图橙色的线条，是Morris方法的作用，就是改变某些节点的右孩子引用。然后在具体的遍历过程中，我们将橙色线条擦除即可。保证跟原二叉树一模一样。这就是Morris的思想。 那么问题来了，我们该如何画这些橙色的线条呢？

前提：我们准备两个引用变量：cur和mostRight。 cur表示当前遍历的节点；mostRight表示cur节点左子树中，往右边遍历，第一个没有右孩子的节点。举个例子：上图中cur是1节点，则mostRight就是1节点左子树中，往右下角遍历，5节点就是第一个没有右孩子的节点。

Morris遍历细节：（cur初始化为根结点）

如果cur没有左孩子，cur就向右孩子移动。（cur = cur.right）

如果cur有左孩子，那就找到cur左子树中，最靠右的节点mostRight：

• 如果mostRight的右孩子是null，说明是第一次遍历到mostRight。此时让mostRight的右孩子指向cur。
• 如果mostRight的右孩子是cur，说明是第二次遍历到mostRight。此时让mostRight的右孩子等于null即可。

遍历结束条件：cur等于null时

伪代码：

public void morris(Node root) {
    if (root == null) {
        return;
    }
    
    Node cur = root;
    Node mostRight = null;
    while (cur != null) {
        mostRight = cur.left;
        if (mostRight 不等于null) {
        	1、循环找到mostRight节点
            2、判断mustRight的右孩子是否为null
        }
        
        //mostRight等于null时
        cur = cur.right; //向右子树移动
    }
}

上面的伪代码就是大致的框架结构，具体的代码如下：

值得注意的是，当第一次遍历到mostRight时，让mostRight的右孩子指向cur之后，cur 再往左子树走，然后应该再写一句continue。让代码继续往cur的左子树继续遍历。

可能有的同学分不清，什么时候是第一次遍历到mostRight，什么是第二次遍历到mostRight。简单点说，第一次就是mostRight的右孩子是null时，此时我们需要将右孩子指向cur；第二次是mostRight的右孩子指向cur的时候，此时我们需要将右孩子重新改回来，改为null。

关于前序、中序、后序遍历，都是在Morris的基础之上，添加printf即可。具体的，请往下看。

二、前序遍历

我们都知道前序遍历的顺序是：头左右。

而Morris改前序遍历，非常简单。记住两个点，你就能独自改前序遍历。

• 如果cur节点没有左孩子，那就打印当前cur的值
• 如果是第一次遍历到mostRight节点，那就打印当前cur的值

就以上两个点，添加到代码里面即可。

其他的代码，原封不动。只添加这两句代码即可完成前序遍历。

三、中序遍历

前序遍历顺序：左头右。

中序跟前序的遍历，这里很相似，也是记住两个点即可：

• 如果cur没有左孩子，直接打印输出cur的值
• 如果mostRight是第二次遍历到，那就打印输出cur的值

跟前序遍历的区别只是mostRight这里，前序是第一次遍历到mostRight就打印cur，中序是第二次遍历到就打印。

当然，这两个printf可以提取出来，写一行即可。这里只是为了让大家清晰地认识到中序遍历。

四、后序遍 历（较难）

Morris改后序遍历，稍微有一点点难，因为Morris遍历出来的左右结果，都满足一个规律：当前节点没有左子树，那么只会遍历一次这个节点；当前节点有左子树，那么会有mostRight节点会返回到cur节点，也就是说有左孩子的节点，会遍历两次。

后序遍历是每个节点，遍历到第3次的时候，才打印输出，现在可好，Morris遍历最多只能遍历到2次，那该如何是好？？？

不急，我们来看一张图：

不难发现，红色的数值就是后序遍历的结果。对比下左边的二叉树，红色线条的指向，从左到右，从下到上的打印顺序，竟然跟后序遍历的结果是一样的。

那我们就以这个为切入点，当遍历cur的时候，我们就可以打印cur左子树的最靠右的那一排的节点。比如cur等于1节点的时候，我们就可以打印2、5节点。

要满足从下到上的打印顺序，最容易想到的就是搞一个栈，压栈进行，然后再依次弹出栈并打印。这样的话，空间复杂度就不是O(1)了。 大家是否还记得逆序单链表？我们将那一排的节点，进行逆序，然后打印输出之后，再逆序回来即可。

//逆序那一排节点
public Node reverseList(Node node) {
    Node pre = null;
    Node next = null;
    while (node != null) {
        next = node.right; //逆序右子树那一排节点
        node.right = pre;
        pre = node;
        node = next;
    }
    return pre;
}

逆序完成之后，打印输出即可，然后在逆序回来，保持原来的状态

public void printList(Node node) {
    Node newHead = reverseList(node); //逆序
    node = newHead; //先保存newHead，等会逆序
    
    while (newHead != null) {
        System.out.print(newHead.val + " ");
        newHead = newHead.right; //向右子树走
    }
    reverseList(node); //逆序回来，保持原状态
}

上面两个方法，就能实现打印行为。现在的问题是，怎么进行调用？？？

Morris遍历，有的节点会遍历到一次，而有的节点会遍历到两次。牢牢抓住这两种情况，Morris遍历就简单了。

这里的后序遍历，还是跟前序和中序差不多，只是打印函数，我们在第二次遍历到mostRight调用即可。

比如：在上图中，第二次遍历到mostRight等于4节点时，我们就调用打印函数，传递的参数是cur的左孩子。再比如：第二次遍历到mostRight等于5节点时，此时调用printList（cur.left），此时的cur是1节点。

看代码更清晰：

最后切记，当24行~43行的循环结束后，还剩下整棵树的最靠右的那一排节点没有打印（对应上图就是：1、3、7节点还没打印），要单独调用打印函数，传递根结点即可。

好啦，以上全部就是Morris遍历二叉树的全部情况，牢牢抓住cur节点有没有左子树的情况，应该就能很好理解了。

到此这篇关于Java 二叉树遍历特别篇之Morris遍历的文章就介绍到这了,更多相关Java 二叉树遍历 内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！

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