树的非递归前、中、后序遍历
作者：互联网
树的递归方法是比较简单的，但是非递归方法确实比较难写和理解的。
首先说下非递归方法的前序遍历：
使用栈来记录所走过的路程，前需遍历是 根节点，左，然后一直左，走到头了，才返回走右，走完右之后还是死命的走左。通过stack记录元素的时候，是需要先记录右边再记录左边，这样弹出的元素就是每次就是最左边的。
网上有很多版本的前序、中序遍历和后序遍历的的答案，代码也不相同，逻辑很简单，实现起来就多种多样，本文就展示一个最容易记忆的递归。
前序遍历和中序遍历走的路径是一样的，都是先左，左走完了再走右边。 一个是先上后下， 一个是先下后上，先上后下的就先入栈的被记录， 如果是先下后上，自然是出栈的时候开始往上走,此时被记录
但两者记忆路径的方式是不一样的，一个是在入栈的时候记路径
一个是在出栈的时候记路径
if(root!=null){
stack.add(root);
root = root.left;
}else{
// 弹出上一个节点的值
root = stack.pop();
// 此时走右边；
root= root.left
}
代码如下：
后续遍历技巧： 后续遍历的内容
如果有个树结构是 [1,2,3,4,5,6,7] 其后续遍历就是 ：4，5，2，6，7，3，1
其镜像的前序遍历为 ：1，3，7，6，2，5，4
因此我们把一个问题转化为另外一个问题了。
此时我们可以手动写下两种前序遍历：
1. 如上所示：
经过简单改变变成镜像的前序遍历，先走右边，再走左边
if(root!=null){
//进入之前记录进入的数组
stack.add(root);
root = root.right;
}else{
// 弹出上一个节点的值
root = stack.pop();
// 此时走左边；
root= root.left
}
将记录入栈的结果反转就可以了，你用另外一个栈记录也行。
2. 方法：
这是先序遍历非递归的另外一种写法：
这种虽然有弹栈的操作，走的路径不一样罢了，是先将右边的入栈，然后再入左边的。
此时稍加改造
说明前序遍历很重要，学会了前序遍历就相当于学会了后序遍历和中序遍历。
标签：遍历,递归,后序,前序,记录,root,stack 来源： https://www.cnblogs.com/followers/p/16595509.html