本文主要是介绍【leetcode系列】【算法】【中等】二叉树的中序遍历(递归，栈，莫里斯morris)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
题目：
解题思路：
方法一：递归(时间O(N),空间O(N))
方法二：栈(时间O(N),空间O(N))
方法三：莫里斯遍历(时间O(N),空间O(1))
解题思路：
方法一：递归
方法二：栈
方法三：莫里斯
题目：
题目链接： https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/
解题思路：
方法一：递归(时间O(N),空间O(N))
每次递归，如果有左子树，就继续使用左子树继续递归
如果没有左子树，就将当前值加入到结果集中，返回到上一层递归中
在上一层递归中，先将当前值加入到结果集中，继续判断是否有右子树
如果有右子树，继续使用右子树递归，如果没有右子树，继续返回上一层递归，重复此逻辑
方法二：栈(时间O(N),空间O(N))
先将根节点入栈，开始遍历
只要栈不为空，就从栈中获取栈顶的元素，并判断是否有左子树
如果有左子树，将左子树入栈，然后继续遍历；下次遍历获取到的栈顶元素，为本次遍历入栈的左子树
如果没没有左子树，将当前值加入到结果集中，并将栈顶子树出栈
继续从栈顶获取子树，并将栈顶子树出栈，将值加入到结果集中，然后判断是否有右子树
如果有右子树，则将右子树出栈，继续大循环；如果没有右子树，则继续小循环，获取栈顶元素
图示如下：
将根节点入栈
将1的左子树2入栈
将2的左子树4入栈
因为4没有左子树，将4出栈，并将4加入到结果集res中
因为4没有右子树，所以继续将栈顶元素2出栈，并加入到结果集res中
因为2有右子树，所以不继续从栈顶获取元素，而将2的右子树5入栈
5的情况与4相同，将5出栈，加入到结果集中
从栈顶将1出栈，加入到结果集中
因为1有右子树，所以将1的右子树3入栈
因为3没有左子树，将栈顶元素3出栈，加入到结果集
将3的右子树入栈
将6出栈，加入到结果集中
栈中没有元素，停止遍历，返回结果
方法三：莫里斯遍历(时间O(N),空间O(1))
逻辑大致如下：
变量：
- root：树的根节点
- curr：当前遍历到的节点，初始化为root
- prev：辅助节点，初始化为空
流程：
- 如果curr左子树为空，则将curr值加入到结果集中，并开始遍历curr的右子树
- 如果curr左子树不为空，则进行下记操作：
- prev从curr左子树的右子树开始遍历，直到没有右子树，或者遍历到curr节点
- 如果prev右子树为空，则将prev右子树指向curr
- 如果prev右子树不为空，则将curr.val加入到结果集，更新curr = curr.right右子树，prev = None，继续遍历
图示：
假设一个树原始结构如下：
黑色节点永远为原始root节点，此时将curr指向root节点，curr节点左子树为2，不为空，此时将prev指向2，开始从2的右子树5遍历：
当搜索到8时，因为8没有右子树，停止搜索，此时三个节点情况如下(curr、root都在1位置)：
此时，将prev的右子树指向curr，更新curr = curr.left，此时的节点位置和连接情况如下(实线为原始树结构，虚线为新加的连接)：
继续循环，此时prev = 2的左子树不为空，继续将prev指向curr的左子树，开始搜索：
4没有右子树，所以直接退出搜索，继续将prev的右子树指向curr，更新curr = curr.left，此时节点位置和链接情况如下(因为prev指向4后，没有向右子树遍历，所以此时prev和curr在同一位置)：
此时继续遍历时，发现curr没有左子树，所以将curr的值加入到结果集res中，通过虚线，更新curr = curr.right，开始下次循环。此时curr = 2，所以prev = curr.left继续从2的左子树4开始搜索，4的右节点为2，符合了curr = prev的条件，搜索停止，此时情况如下：
搜索停止时，prev = 4的右子树不为空，所以此时将2加入到结果集中，更新curr = curr.right，删除掉之前多添加出来的连接，即更新prev.right = None，继续循环：
之后逻辑与上述相同，图示流程如下：
解题思路：
方法一：递归
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = Noneclass Solution:def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:def order_help(node, res):if node and node.left:order_help(node.left, res)if node:res.append(node.val)if node and node.right:order_help(node.right, res)res = []order_help(root, res)return res
方法二：栈
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = Noneclass Solution:def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:if not root:return []node_stack = [root]res = []while 0 < len(node_stack):if node_stack[-1].left:node_stack.append(node_stack[-1].left)continuewhile 0 < len(node_stack):last_node = node_stack[-1]node_stack.pop()res.append(last_node.val)if last_node.right:node_stack.append(last_node.right)breakreturn res
方法三：莫里斯
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = Noneclass Solution:def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:curr = rootprev = Noneres = []while curr:if not curr.left:res.append(curr.val)curr = curr.rightelse:prev = curr.leftwhile prev.right and prev.right != curr:prev = prev.rightif not prev.right:prev.right = currcurr = curr.leftelse:res.append(curr.val)prev.right = Nonecurr = curr.rightreturn res
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