二叉树的遍历：非递归版：
注意一下所谓“左中右”的含义，这就是前序中序后序本来面目。前序中序后序，三者是以“中”先打印还是后打印区分的
- 前序遍历：中左右：当前节点（中）为头，弹栈顺序是先左再右
- 步骤
- 先把当前节点的left和right按照先右后左的次序压栈。遇到节点为None，则跳过。
- while内：后面继续压栈的节点，是刚弹出的那个节点的左右节点。原因？“中左右”，指的是该节点先中，再该节点的左右。所以我们以弹出的节点为中，自然要获取这个节点的左右子节
- 前序遍历题目：LeetCode144
- code见下
- 步骤
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution(object):
def preorderTraversal(self, root):
"""
:type root: TreeNode
:rtype: List[int]
"""
if root is None:
return []
res = [] # LeetCode的要求非打印，而是返回一list，因而又准备了一个空list：res
stack = [] # 思路中提及的“辅助栈”
stack.append(root)
while stack:
cur = stack.pop()
res.append(cur.val)
if cur.right:
stack.append(cur.right)
if cur.left:
stack.append(cur.left)
return res- 中序遍历：左中右
- 步骤：
- 指针指向当根节点。while循环判断条件为：stack不为空or指针cur指向的节点不为空
- 当前节点is not None，当前节点压栈，指针指向该节点的left节点node = node.left;
- 当前节点is None，从栈顶弹栈一个元素，然后指针指向弹出节点的right节点node = node_pop.right
- 当前节点和栈一起为空，此时结束，二叉树中序遍历完毕
- 我们不妨来聊聊为何中序遍历要这样做：
- 由于中序遍历为“左中右”，所以当该节点非None时，说明它含有左孩子节点（只不过这个左孩子节点可能是None），所以按照“有左先左”的理念，自然指针应该先跳到这个左孩子身上；
- 但当该节点为None的时候，说明“左”这条路已经到头，下面该去找“中”了。而中其实就是当前空节点的父节点，也就是前一次刚压入栈的那个节点，所以要先弹栈一次；现在，当前指针指向“中”（父节点），“左中”都已搞定，当然指正该指向这个“中”（父节点）的右孩子了，因而指针再跳到弹出节点的右孩子上
- 中序遍历题目：LeetCode94
- code见下：
- 步骤：
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution(object):
def inorderTraversal(self, root):
"""
:type root: TreeNode
:rtype: List[int]
"""
if root is not None:
res,stack = [],[]
cur = root
while stack or cur:
if cur: # 当前节点非空，压入该节点，并将指针指向其左孩子节点
stack.append(cur)
cur = cur.left
else: # 当前节点空，弹栈一次，然后将指针指向弹出节点的右孩子节点
cur = stack.pop()
res.append(cur.val)
cur = cur.right
return res
else:
return []- 后序遍历：左右中：再新建一个stack（双栈！），然后按照前序遍历相反的压栈方式压栈，最后弹栈
- 注意观察，后序遍历“左右中”和前序遍历“中左右”差别。前序遍历实现“中左右”是，先打印“中”，然后按照“右左”的顺序压栈再弹栈，最终的顺序就是“中左右”；
- 而后序遍历，额外申请一个栈，也就是双栈，第二个栈专门用于调整打印的次序。将“中”最先压栈1，然后进入while循环，按照“左右”顺序压栈1。最终一并弹栈1存入栈2，所以顺序就会成为：“左右中”
- 后序遍历题目：LeetCode145
- code见下
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution(object):
def postorderTraversal(self, root):
"""
:type root: TreeNode
:rtype: List[int]
"""
if root is None:
return []
res = [] # 栈2
stack = [] # 栈1
stack.append(root) # 当前节点“中”最先压栈2
while stack:
cur = stack.pop()
res.append(cur)
# 当前节点的孩子节点按“左右”次序压栈1。最终按“先右后左”顺序弹栈并压进栈2，致使栈2从上到下的顺序为“左、右、中”，这也正是后序遍历打印顺序
if cur.left:
stack.append(cur.left)
if cur.right:
stack.append(cur.right)
final = [] # 返回答案用的空list
while res:
final.append(res.pop().val)
return final- 二叉树的层次遍历：
- 题目描述：给定一个二叉树，返回其按层次遍历的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
- 思路：仍然按照顺序从头结点开始对每个节点遍历。不过这次用的不是stack，而是Queue。原因就是，因为要一层一层从左到右这么来，就要用到队列的性质——先进者先出。left节点先入队，则left节点先出队，去寻找left节点的子节点。
- LeetCode上题目：102.二叉树的层次遍历
- code：
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def levelOrder(self, root):
"""
:type root: TreeNode
:rtype: List[List[int]]
"""
if root is None:
return []
res,queue = [],[] # res是最终要返回的二维数组；queue是辅助队列
queue.append(root)
res.append([root.val])
cnt = 1
while queue:
level = [] # level装的是同一层二叉树所有节点的左右孩子节点的val值
nodes = [] # 通过cnt计数，将每一层所有的节点存入nodes中去
for i in range(cnt): # 一次性让所有同层的二叉树节点出队，这样才能一起拿到它们的所有孩子节点
nodes.append(queue.pop(0))
cnt = 0
for cur in nodes: # 对于每个节点而言，若有子节点，保存子节点val属性，然后将该子节点入队
if cur.left:
level.append(cur.left.val)
queue.append(cur.left)
cnt += 1
if cur.right:
level.append(cur.right.val)
queue.append(cur.right)
cnt += 1
if level: # 到了二叉树的最后一层（全是None），所有节点均为空，也就都没有val属性，因而是空list。本题这种空list不加入res二维数组中
res.append(level)
return res