二叉树的三种遍历非递归实现（java）

先序遍历：根-->左-->右的形式

public static void preOrderTraveralWithStsck(Node node){
       Stack<Node> stack = new Stack();
//当节点的左右孩子全为空并且，栈空表示遍历完毕
       while (node != null || !stack.isEmpty()) {
           //访问左孩子并且入栈
           while (node != null) {
               System.out.print(node.date + " ");
               stack.push(node);
               node = node.left;
           }
//       左孩子遍历完毕，遍历右孩子(栈不为空说明还么有遍历完毕)
           if (!stack.isEmpty()) {
               node = stack.pop();
               node = node.right;
           }
       }
    }

中序遍历：左-->根-->右的形式，与先序遍历很相似，只是打印的位置不同。（相对来说是最简单的）

 public static void inOrderTraveralWithStack(Node node){
       Stack<Node> stack = new Stack<>();

       while (node != null || !stack.isEmpty()){
           while (node != null){
               stack.push(node);
               node = node.left;
           }
           if(!stack.isEmpty()){
               node = stack.pop();
               System.out.print(node.date+" ");
               node = node.right;
           }
       }
    }

后序遍历：左-->右-->根，相比前两种遍历，其应该是最难得，从上面两种遍历可以看出，都是先从根结点出发，依次的找出相对的所有左孩子，然后会出栈到它相对的根结点，再次判断，因此在后序遍历中，访问完左孩子，接下来应该是访问右孩子，所以就应该引入一个变量来记录根结点其右孩子的情况（包括不存在和已经访问过得情况）。

public static void postOrderTraverTraveralWithStack(Node node){
       Stack<Node> stack = new Stack<>();
       Node pre = null;  //上次访问的节点
       while (node != null || !stack.isEmpty()){
           //将根结点以及所有左孩子入栈
           while (node != null){
               stack.push(node);
               node = node.left;
           }
           //走到这说明该节点的左孩子为空了，接下来只需要判断右孩子
           if(!stack.isEmpty()){
               //获取栈顶元素
               Node top = stack.peek();
               //如果栈顶元素的右孩子不存在或者已经被访问了,则输出栈顶元素
               if(top.right == null || top.right == pre){
                   node = stack.pop();
                   System.out.print(node.date+" ");
                   //为本次访问的节点赋值
                   pre = node;
                   //更新node，很重要否则会进入死循环，（为了访问该节点的根结点）
                   node = null;
               }//找到栈顶元素的右孩子,并且会将右孩子压入栈（while中），继续迭代
               else {
                   node = top.right;
               }

           }

       }
    }