初学者从入门到入坑，LeetCode二叉树遍历入门指南

计算机的世界里，算法就如同一座坚固的大厦，是应用程序的基本组成部分，发挥着不可替代的作用。算法，对于程序员而言，更是必备的工具和技能，无论前端还是后端，都离不开算法的加持。

今天，我们将重点探讨LeetCode上最经典的题目之一——二叉树的遍历。二叉树是计算机科学中经常使用的数据结构，它可以用来表示各种不同的数据集合，例如文件系统、目录结构、XML文档等。

二叉树的遍历算法有三种：先序遍历、中序遍历和后序遍历。这三种遍历算法的顺序不同，但都能够遍历二叉树中的所有节点。

• 先序遍历： 先访问根节点，然后访问左子树，最后访问右子树。
• 中序遍历： 先访问左子树，然后访问根节点，最后访问右子树。
• 后序遍历： 先访问左子树，然后访问右子树，最后访问根节点。

这三种遍历算法都可以用递归实现，但递归实现较为复杂，且容易出现栈溢出错误。因此，我们通常使用非递归实现来遍历二叉树。

非递归实现二叉树的遍历算法，通常使用栈来存储需要遍历的节点。先将根节点压入栈中，然后依次弹出栈顶节点，并访问该节点。如果栈顶节点有左子树，则将左子树压入栈中；如果栈顶节点有右子树，则将右子树压入栈中。重复以上步骤，直到栈为空。

以下是非递归实现二叉树先序遍历的代码：

def preorder_traversal(root):
    stack = [root]
    while stack:
        node = stack.pop()
        print(node.val)
        if node.right:
            stack.append(node.right)
        if node.left:
            stack.append(node.left)

以下是非递归实现二叉树中序遍历的代码：

def inorder_traversal(root):
    stack = []
    while stack or root:
        if root:
            stack.append(root)
            root = root.left
        else:
            root = stack.pop()
            print(root.val)
            root = root.right

以下是非递归实现二叉树后序遍历的代码：

def postorder_traversal(root):
    stack = []
    last_visited = None
    while stack or root:
        if root:
            stack.append(root)
            root = root.left
        else:
            root = stack[-1]
            if not root.right or root.right == last_visited:
                root = stack.pop()
                print(root.val)
                last_visited = root
                root = None
            else:
                root = root.right

掌握二叉树的遍历算法，对于我们理解递归算法、深度优先搜索和广度优先搜索等其他算法非常有帮助。此外，二叉树的遍历算法在实际开发中也经常用到，例如文件系统的目录遍历、XML文档的解析等。