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今天来学习树的遍历，递归和非递归的方式
树的结构
function TreeNode(val, left, right) {
this.val = (val===undefined ? 0 : val)
this.left = (left===undefined ? null : left)
this.right = (right===undefined ? null : right)
}
树的遍历
深度优先遍历DFS （递归）
function DFS(root) {
if (root === null) return;
DFS(root.left);
DFS(root.right);
}
深度优先遍历DFS （栈）
其实可以不用递归，小伙伴们可以在纸上画一画，等我有时间了再做几个图吧
function DFS(root) {
const stack = [];
stack.push(root);
while (stack.length > 0) {
root = stack.pop();
if (root.right) stack.push(root.right);
if (root.left) stack.push(root.left);
}
}
广度优先遍历BFS （队列）
function BFS(root){
const queue = [];
queue.unshift(root);
while(queue.length > 0) {
root = queue.pop();
if(root.left) queue.unshift(root.left);
if(root.right) queue.unshift(root.right);
}
}
94. 二叉树的中序遍历
中序遍历是先遍历左子树，然后访问根节点，然后遍历右子树。
左-中-右
144. 二叉树的前序遍历
中-左-右
145. 二叉树的后序遍历
左-右-中 leetcode-cn.com/problems/bi…
前序：根左右；中序：左根右；后序：左右根； 中序常用来在二叉搜索数中得到递增的有序序列； 后序可用于数学中的后缀表示法，结合栈处理表达式，每遇到一个操作符，就可以从栈中弹出栈顶的两个元素，计算并将结果返回到栈中；
【解法一】递归DFS
使用递归，三种遍历方式的书写方式比较统一
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number[]}
*/
function inorderTraversal(root) {
// 定义一个结果数组，用来保存遍历的节点的值
const result = [];
// 定义递归函数
function inorder(root) {
// 递归出口，直到节点为空，退出递归
if (root === null) return;
// 【三种遍历方式更换顺序即可】
// 递归调用，传入根节点的左孩子
inorder(root.left);
// 【中序遍历：左 - 中 - 右】
// 将根节点的值放入result数组中
result.push(root.val);
// 递归调用，传入根节点的右孩子
inorder(root.right);
}
// 执行递归函数 表示当前遍历到root节点的答案
inorder(root);
return result;
}
【解法二】非递归 迭代法 - 栈
非递归，用一个栈
中序遍历
用一个栈和循环来模拟递归操作
遍历这颗树和栈，用while循环
function inorderTraversal(root) {
const result = []
const stack = []
// 遍历树，结束终点：节点为空且栈为空
while(root || stack.length > 0){
// 遍历 root节点及其所有左孩子 入栈
while(root){
stack.push(root)
root = root.left
}
// 左孩子遍历完入栈了，栈顶元素 出栈 【左-中】
root = stack.pop()
// 中序【左 - 中 - 右】 【左-中】
result.push(root.val)
// 指向右孩子，没有就是null，下次循环就会出栈一个元素
root = root.right
}
return result
}
前序遍历
var preorderTraversal = function(root) {
const result = []
const stack = []
while(root || stack.length > 0){
while(root){
// 【前序：中 - 左 - 右】
result.push(root.val)
stack.push(root)
root = root.left
}
root = stack.pop()
root = root.right
}
return result
};
后序遍历（重难点）
var postorderTraversal = function(root) {
const result = []
const stack = []
// 用来标记节点
let prev = null
while(root || stack.length > 0){
while(root){
// 遍历节点左孩子到底【左】
stack.push(root)
root = root.left
}
// 栈顶出栈一个节点进行下面操作
root = stack.pop()
// 【后序：左 - 右 - 中】
// 有右孩子，且右孩子没有被标记过，就将右孩子入栈，再while遍历右孩子
if(root.right !== null && root.right !== prev){
// 节点进栈，指针移向右孩子，再去循环 【右】
stack.push(root)
root = root.right
}else {
// 此时，没有右孩子【左-右-中】，或者有右孩子，但是被标记过了的【中】
// 将节点的值存入结果数组
result.push(root.val)
// 存过的节点进行标记
prev = root
// 节点清空
root = null
}
}
return result
};
【解法三】Morris 中序遍历
将二叉树转化为链表，即每一个node都只可能有右孩子
function inorderTraversal(root) {
const result = [];
let predecessor = null;
while (root !== null) {
if (root.left) {
// predecessor 节点就是当前 root 节点向左走一步，然后一直向右走至无法走为止
predecessor = root.left;
while (predecessor.right && predecessor.right !== root) {
predecessor = predecessor.right;
}
// 让 predecessor 的右指针指向 root，继续遍历左子树
if (!predecessor.right) {
predecessor.right = root;
root = root.left;
} else {
// 说明左子树已经访问完了，我们需要断开链接
result.push(root.val);
predecessor.right = null;
root = root.right;
}
} else {
// 如果没有左孩子，则直接访问右孩子
result.push(root.val);
root = root.right;
}
}
return result;
}
