引言
本文主要讲述关于二叉树的四种遍历：前序、中序、后序、层次遍历，其中前序、中序、后序分别以递归和迭代的两种解法去讲解
二叉树的前序遍历
作为二叉树的前序遍历，我们先来看看下面这棵二叉树：
前序遍历：根节点——>左子树——>右子树
所以，这棵二叉树，他的前序遍历为：ABDGECF
用递归的思维写，相信大家都会，下面是代码：
public class Tree { List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) { if (root != null) { list.add(root.val); preorderTraversal(root.left); preorderTraversal(root.right); } return list; } }
重点讲解一下关于前序遍历迭代的思想：利用栈(Stack)来实现
先看看代码：
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) { Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();// 保存结果 List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();// 调用栈 if (root != null) { stack.push(root); // 首先介入root节点 } while (!stack.isEmpty()) { TreeNode tempNode = stack.pop();// 访问过的节点弹出 if (tempNode != null) { if (tempNode.right != null) stack.push(tempNode.right);// 右节点先压栈，最后处理 if (tempNode.left != null) stack.push(tempNode.left); stack.push(tempNode);// 当前节点重新压栈（留着以后处理），因为先序遍历所以最后压栈 stack.push(null);// 在当前节点之前加入一个空节点表示已经访问过了 } else { list.add(stack.pop().val); // stack.pop()是null之前压栈的一个节点，也就是上面stack.push(tempNode)中的那个tempNode } } return list; }
相信看了代码后，大部分人脑袋中有个印象吧。按照上面的二叉树图，带领大家分析一下：
首先将A入栈，然后A出栈(用tempNode获取A的值)，将C、B入栈，将A再次入栈，将null入栈，代表当前tempNode已经被访问过
如上，我们再一次进行循环时，会碰到null，这时候会把A弹到list中，接着以B进行新一轮的循环，如下:
碰到null，弹出B至list，继续往下，以D进行新一轮的循环，入栈G
按照上述做法，依次弹出D、G、E ，将C弹出的时候，还是会实行上述方法，最后得到：ABDGECF
二叉树的中序遍历
作为二叉树的后序遍历，我们先来看看下面这棵二叉树：
前序遍历：左子树——>根节点——>右子树
所以，这棵二叉树，他的中序遍历为：GDBEACF
用递归的思维写，相信大家都会，下面是代码：
public class Tree { List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); public List<Integer> intermediateOrderTraversal(TreeNode root) { if (root != null) { intermediateOrderTraversal(root.left); list.add(root.val); intermediateOrderTraversal(root.right); } return list; } }
我们来看看迭代的方法，下面是代码：
public class tree { public List<Integer> intermediateOrderTraversal(TreeNode root) { Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();// 保存结果 List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();// 调用栈 if (root != null) { stack.push(root); // 首先介入root节点 } while (!stack.isEmpty()) { TreeNode tempNode = stack.pop();// 访问过的节点弹出 if (tempNode != null) { if (tempNode.right != null) stack.push(tempNode.right);// 右节点先压栈，最后处理 stack.push(tempNode);// 当前节点重新压栈（留着以后处理），因为先序遍历所以最后压栈 stack.push(null);// 在当前节点之前加入一个空节点表示已经访问过了 if (tempNode.left != null) stack.push(tempNode.left); } else { list.add(stack.pop().val); // stack.pop()是null之前压栈的一个节点，也就是上面stack.push(tempNode)中的那个tempNode } } return list; } }
大家有没有感觉这个代码有点眼熟，对，他和我们的前序遍历迭代代码基本没有差距，只是替换了代码之间的位置，我们一起来分析一下这一段代码：
首先，也是将root(A)入栈，出栈，判断其右子树C入栈，将弹出的A入栈，加null（代表被访问过），将左子树B入栈，如下所示：
我们以B为起点，再一次进行循环，得到：
以D为起点，再一次进行循环，得到：
到这一步，开始我们的输出list了，首先是从栈中取出G，查找G的右子树->null，然后将G入栈，null入栈，输出G、D等
到这，可能有的人会迷惑，为什么要用null来进行分隔呢？
我们不分隔不可以吗？
假设我们不分隔的话，如下图所示：
我们可以想想，什么条件下我们选择输出它呢？也就是当到达什么程度时，我们选择输出，有的人可能会说，当我当前的root点左右子树都为空的时候选择输出它，可是我们仅仅能判断出G，到D的时候怎么判断，根据栈吗？
你要知道，面试的时候，一道题的时间不会超过20分钟，假如你按这种方式，在心中过一遍，只要掌握了前序，你就掌握了中序、后序，何乐而不为呢？
与其纠结生活，不如沉浸生活。
二叉树的后序遍历
作为二叉树的后序遍历，我们先来看看下面这棵二叉树：
后序遍历：左子树——>右子树——>根节点
所以，这棵二叉树，他的后序遍历：GDEBFCA
用递归的思维写，相信大家都会，下面是代码：
public class Tree { List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); public List<Integer> afterTheOrder(TreeNode root) { if (root != null) { afterTheOrder(root.left); afterTheOrder(root.right); list.add(root.val); } return list; } }
我们来看看迭代的方法：
public class tree { public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) { Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>(); List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); if (root == null) { return list; } stack.push(root); while (!stack.isEmpty()) { TreeNode tempNode = stack.pop(); if (tempNode != null) { stack.push(tempNode); stack.push(null); if (tempNode.right != null) { stack.push(tempNode.right); } if (tempNode.left != null) { stack.push(tempNode.left); } } else { list.add(stack.pop().val); } } return list; } }
具体的逻辑，可以按照上述的走法，自己跑跑，对于层次的各种遍历和根据前序、中序、后序求原二叉树将会在以后的地方讲解。
