145. Binary Tree Postorder Traversal

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class Solution {
    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        // left -> right -> root

        List<Integer> list = new LinkedList<>();
        recur(list, root);
        return list;
    }

    private void recur(List<Integer> list, TreeNode node) {
        if (node == null) {
            return;
        }

        recur(list, node.left);
        recur(list, node.right);
        list.add(node.val);
    }
}

Iterate

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class Solution {
    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        // left -> right -> root

        List<Integer> numList = new ArrayList<>();

        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        TreeNode pre = null;
        while (!stack.isEmpty() || root != null) {
            while (root != null) {
                stack.push(root);
                root = root.left;
            }

            // now: root is null
            TreeNode node = stack.pop(); // 回溯
            // 此时不能添加，因为可能还有 right
            if (node.right != null && node.right != pre) {
                // 当前节点的右子树不为空，应该先处理右子树，node.right != pre 是为了避免从右子树回到 root 时再次进入右子树
                root = node.right; // 进入右子树
                stack.push(node); // node 还未收集，所以需要继续入栈
            } else {
                // 无左子树、右子树，收集该节点值
                numList.add(node.val);
                pre = node;
            }
        }

        return numList;
    }
}

个人认为后序遍历的迭代解法是比较难的。主要有两点需要考虑，一是进入右子树后回退至当前节点的处理逻辑中，要避免重复进入右子树，所以引入了 pre 变量来记录上一个被添加至列表的节点；二是处理右子树之前需要记得把当前节点重新入栈，避免仅处理了右子树导致当前节点未被添加至列表的情况。

References

145. Binary Tree Postorder Traversal