二叉树后序遍历怎么看
二叉树是数据结构中最常用的树形结构之一，其中后序遍历是一种遍历二叉树的方式。开始学习二叉树后序遍历时，很多人会感到困惑，不知道从哪里入手，如何加深印象，下面我们将从多个角度出发，为大家详细讲解如何看懂二叉树后序遍历。
1. 概述
首先，让我们先来了解一下什么是二叉树后序遍历。二叉树后序遍历是指先遍历左子树，再遍历右子树，最后访问根节点的一种遍历方式。具体来说，假设我们有一颗如下所示的二叉树：
```
1
/ \
2 3
/ \
4 5
```
那么它的后序遍历顺序就是：4 5 2 3 1。首先遍历左子树，得到4 5，接着遍历右子树2 3，最后访问根节点1。
2. 递归
经过上面的了解，我们知道后序遍历的遍历顺序，但是具体如何进行遍历呢？这里我们介绍一种最常用的方式，那就是递归。具体来说，我们可以使用如下的伪代码：
```
def post_order_traversal(self, root):
if root is None:
return None
self.post_order_traversal(root.left)
self.post_order_traversal(root.right)
print(root.val)
```
这段代码使用了递归的方式遍历二叉树，先遍历左子树，再遍历右子树，最后访问根节点。值得注意的是，在每次遍历左子树和右子树之后，我们都会访问该节点，这也是后序遍历的特征。
3. 非递归
除了递归之外，我们还可以使用非递归的方式实现后序遍历。具体来说，可以使用栈来存储遍历的路径，从而实现非递归的后序遍历。我们可以使用如下的伪代码：
```
def post_order_traversal(self, root):
if root is None:
return None
stack = []
prev = None
while stack or root:
while root:
stack.append(root)
root = root.left
root = stack.pop()
if root.right is None or root.right == prev:
print(root.val)
prev = root
root = None
else:
stack.append(root)
root = root.right
```
这段代码使用了栈来存储节点，我们先将左子树的所有节点存入栈中，接着在遍历右子树之前，判断该节点的右子树是否被访问过，如果没有，将其右节点存入栈中继续遍历。如果访问完右子树或者右子树已被访问，就访问该节点。
4. 应用
那么后序遍历有什么应用呢？其实，在很多实际问题中，都可以使用后序遍历来解决。例如，在算法设计中，逆波兰表达式求值就需要用到后序遍历，而在图形学中，后序遍历可以用来绘制三维物体，实现透明效果，等等。
综上所述，二叉树后序遍历是遍历二叉树的一种方式，其具体实现包括递归和非递归。通过后序遍历，我们可以解决很多实际问题，实现各种算法和应用。希望本文能为大家提供一些帮助，更好地理解和掌握二叉树后序遍历。
