N叉树没有严格意义上的中序遍历。中序遍历通常用于二叉树，它是指先访问左子树，然后访问根节点，最后访问右子树。由于N叉树的节点可能有多个子节点，因此没有明确的“左”和“右”子树的概念，所以无法直接套用中序遍历的概念。

题目描述

给定一个 n 叉树的根节点 root ，返回 其节点值的 后序遍历 。
n 叉树 在输入中按层序遍历进行序列化表示，每组子节点由空值 null 分隔（请参见示例）。

示例 1：

输入：root = [1,null,3,2,4,null,5,6] 输出：[5,6,3,2,4,1]

示例 2：

输入：root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14] 输出：[2,6,14,11,7,3,12,8,4,13,9,10,5,1]

代码

"""
# Definition for a Node.
class Node:
    def __init__(self, val=None, children=None):
        self.val = val
        self.children = children
"""

# 先序遍历  根节点->子节点
class Solution:
    def preorder(self, root: 'Node') -> List[int]:
        def dfs(node):
            if not node: return
            yield node.val
            for child in node.children:
                yield from dfs(child)
        return [v for v in dfs(root)]

# 后序遍历  子节点->根节点
class Solution:
    def postorder(self, root: 'Node') -> List[int]:
        def dfs(node):
            if not node: return
            for n in node.children:
                yield from dfs(n)
            yield node.val
        return [v for v in dfs(root)]

yield 是一个关键字，通常用于 Python 中的生成器函数。它允许函数暂停执行并返回一个中间值，稍后可以继续执行。
每次调用生成器函数时，它会从上一次暂停的地方继续执行，并返回生成器中的下一个值。
这使得生成器可以有效地处理大量数据或者无限序列，而不会一次性将所有数据存储在内存中。

附原题

• 力扣 - N叉树的前序遍历
• 力扣 - N叉树的后序遍历