【后序遍历二叉树】在二叉树的遍历方式中，后序遍历是一种常见的操作方式。它遵循“左子树 → 右子树 → 根节点”的访问顺序。后序遍历常用于需要先处理子节点再处理父节点的场景，例如释放二叉树内存、表达式树的求值等。
一、后序遍历的基本概念
后序遍历（Postorder Traversal）是深度优先遍历的一种，其访问顺序为：
1. 遍历左子树
2. 遍历右子树
3. 访问当前节点
这种遍历方式可以递归实现，也可以通过栈结构进行非递归实现。
二、后序遍历的特点
| 特点 | 描述 |
| 遍历顺序 | 左子树 → 右子树 → 根节点 |
| 应用场景 | 适用于需要先处理子节点的情况，如删除树、表达式求值等 |
| 递归实现 | 简单直观，但可能有栈溢出风险 |
| 非递归实现 | 使用栈模拟递归过程，避免栈溢出 |
三、后序遍历的示例
假设有一棵如下结构的二叉树：
```
A
/ \
B C
/ \
D E
```
按照后序遍历的顺序，访问结果为：`D → E → B → C → A`
四、后序遍历的实现方式
1. 递归实现（Python 示例）
```python
def postorder_traversal(root):
if root is None:
return [
return postorder_traversal(root.left) + postorder_traversal(root.right) + [root.val
```
2. 非递归实现（使用栈）
```python
def postorder_traversal_iterative(root):
if not root:
return [
stack = [(root, False)
result = [
while stack:
node, visited = stack.pop()
if visited:
result.append(node.val)
else:
stack.append((node, True))
if node.right:
stack.append((node.right, False))
if node.left:
stack.append((node.left, False))
return result
```
五、总结
后序遍历是一种重要的二叉树遍历方式，适用于需要先处理子节点再处理父节点的场景。无论是递归还是非递归实现，都可以根据具体需求选择。理解后序遍历的逻辑有助于更深入地掌握二叉树的操作与应用。
| 遍历方式 | 顺序 | 实现方式 | 是否常用 |
| 前序遍历 | 根 → 左 → 右 | 递归/栈 | 常用 |
| 中序遍历 | 左 → 根 → 右 | 递归/栈 | 常用 |
| 后序遍历 | 左 → 右 → 根 | 递归/栈 | 常用 |
通过以上内容，我们可以对后序遍历有一个全面的理解和掌握。