JS中的二叉树遍历详解

一个二叉树的例子

广度优先遍历

广度优先遍历是从二叉树的第一层（根结点）开始，自上至下逐层遍历；在同一层中，按照从左到右的顺序对结点逐一访问。

实现：

使用数组模拟队列。首先将根节点归入队列。当队列不为空的时候，执行循环：取出队列的一个节点，如果该结点的左子树为非空，则将该结点的左子树入队列；如果该结点的右子树为非空，则将该结点的右子树入队列。
（描述有点不清楚，直接看代码吧。）

递归遍历

觉得用这几个字母表示递归遍历的三种方法不错：
D：访问根结点，L：遍历根结点的左子树，R：遍历根结点的右子树。
先序遍历：DLR
中序遍历：LDR
后序遍历：LRD
顺着字母表示的意思念下来就是遍历的顺序了 ^ ^

这3种遍历都属于递归遍历，或者说深度优先遍历（Depth-First Search，DFS），因为它总
是优先往深处访问。

先序遍历的递归算法：

中序遍历的递归算法：

后序遍历的递归算法：

非递归深度优先遍历

其实对于这些概念谁是属于谁的我也搞不太清楚。有的书里将二叉树的遍历只讲了上面三种递归遍历。有的分广度优先遍历和深度优先遍历两种，把递归遍历都分入深度遍历当中;有的分递归遍历和非递归遍历两种，非递归遍历里包括广度优先遍历和下面这种遍历。个人觉得怎么分其实并不重要，掌握方法和用途就好 ：）

刚刚在广度优先遍历中使用的是队列，相应的，在这种不递归的深度优先遍历中我们使用栈。在JS中还是使用一个数组来模拟它。
这里只说先序的：
额，我尝试了描述这个算法，然而并描述不清楚，按照代码走一边你就懂了。

看了这一篇，找到了非递归后序的算法，所以在这里把非递归的遍历方法补充完整。

非递归中序

先把数的左节点推入栈，然后取出，再推右节点。

非递归后序(使用一个栈)

这里使用了一个临时变量记录上次入栈/出栈的节点。思路是先把根节点和左树推入栈，然后取出左树，再推入右树，取出，最后取跟节点。

非递归后序(使用两个栈)

这个算法的思路和上面那个差不多，s1有点像一个临时变量。

Morris遍历

这个方法即不用递归也不用栈实现三种深度遍历，空间复杂度为O(1)（这个概念我也不是特别清楚org）
（这三种算法我先放着，有空再研究）

Morris先序:

Morris中序:

Morris后序:

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