本文参考自: 原文地址
给定一个二叉树，返回它的 前序 遍历。
示例:
输入: [1,null,2,3] 1 \ 2 / 3 输出: [1,2,3]
进阶: 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？
模拟栈的操作。对于这个问题，实际上在计算机中是这样处理的。我们首先将访问node1的right、访问node1的left和打印node.val压入栈中。
stack : go-1-R go-1-L cout- 1
然后弹出cout，我们就打印了node1.val。接着访问node1的left，我们发现node1的left是空，那么什么也不做。我们接着访问node1的right，同样的对于node1.right，我们要推入这样的三个指令go-2-R、go-2-L和cout，就变成了下面这个样子。
stack : go-2-R go-2-L cout- 1
然后弹出cout，我们就打印了node2.val。接着访问node2的left，我们要推入这样的三个指令go-3-R、go-3-L和cout，就变成了下面这个样子。
stack : go-2-R go-3-R go-3-L cout- 1
然后弹出cout，我们就打印了node3.val。接着访问node3的left，我们发现为空，那们我们什么都不做。接着访问node3的right，我们发现为空，那么我们什么也不做。接着访问node2的right，我们发现为空，我们同样什么也不做。这个时候我们发现栈为空，那么我们就结束了所有操作。我们根据上述思路，可以很容易地写出下面的代码：
class Solution:
def preorderTraversal(self, root):
""" :type root: TreeNode :rtype: List[int] """
result = list()
if root == None:
return result
stack = list()
stack.append(root)
while stack:
top = stack.pop()
if top.right != None:
stack.append(top.right)
if top.left != None:
stack.append(top.left)
result.append(top.val) return result在中序遍历时：
- 如果
root不为空，我们一直压入root，并且更新root=root.left，这样left会一直压栈操作。 - 当我们发现
left为空的时候，我们就要将结果压入result，接着访问right，然后回到第一步 - 直到
len(stack)==0，我们就结束了。
class Solution:
def inorderTraversal(self, root):
""" :type root: TreeNode :rtype: List[int] """
result = list()
if root == None:
return result
stack = list()
while stack or root:
if root != None:
stack.append(root)
root = root.left
else:
root = stack.pop()
result.append(root.val)
root = root.right
return result在后序遍历代码：
class Solution:
def postorderTraversal(self, root):
""" :type root: TreeNode :rtype: List[int] """
result = list()
if root == None:
return result
stack = list()
stack.append(root)
while len(stack) != 0:
top = stack.pop()
if top.left != None:
stack.append(top.left)
if top.right != None:
stack.append(top.right)
result.insert(0, top.val)
return result当然我们也可以参考中序遍历的思路，想出这样的解法
- 如果
root不为空，我们将cout操作压栈，同时我们一同压入root，并且更新root=root.right，这样right会和cout操作一直做压栈操作。 - 当我们发现
right为空的时候，我们接着访问栈顶node的left，接着回到第一步。 - 直到
len(stack)==0，我们就结束了。
class Solution:
def postorderTraversal(self, root):
""" :type root: TreeNode :rtype: List[int] """
result = list()
if root == None:
return result
stack = list()
while stack or root:
if root:
stack.append(root)
result.insert(0, root.val)
root = root.right
else:
node = stack.pop()
root = node.left
return result