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前言
每天至少一道算法题，死磕算法
本章我们主要梳理二叉树的迭代方法，我们看一下leetcode的第144到题目的最下面那几行字进阶：递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？
前几天我讲过层序遍历和队列有关，那么先序遍历这些又和什么有关呢？
可能有的同学已经猜到了，没错就是和栈有关
先序遍历其实也就是深度优先遍历，深度优先遍历的特点那就是一杆子打到底，哈哈，比如上图，我们发现A有左子树B，那么A入栈，继续一杆子打到底，发现B有左子树D，继续一杆子打到底，发现没有左子树，那么出栈，出栈的时候看看有没有右子树呢？也没有，返回到了B，B出栈，然后看B有右子树么？有，E入栈，先看E有没有左子树，没有，那E出栈，出来的时候看一下有没有右子树，也没有，那好，返回到A，为什么不是返回B，因为B已经出栈了....
我们可以在总结一下这个思路
题目
这是leetcode上的第144道题目二叉树的前序遍历
给你二叉树的根节点 root ，返回它节点值的 前序遍历。
示例 1：
输入： root = [1,null,2,3]
输出： [1,2,3]
是的，这道题的确用递归很简单
但是遍历算法又该何去何从呢
思路
前序遍历
var preorderTraversal = function(root) {
// 当前节点
let cur = root;
// 深度遍历和栈有关栈
let stack = [];
// 结果
let result = [];
// 为什么while结束条件是cur||stack.length呢？
// 因为初始化stack中没有值
while(cur||stack.length)
// 左节点一杆子打到底，右节点的话会存一下数据
while(cur){
result.push(cur.val);
stack.push(cur);
cur=cur.left;
}
// 每弹出一个栈，就到达右孩子
let tmp = stack.pop();
cur = tmp.right;
}
return result;
};
模板解法的思路稍有不同，它先将根节点 cur 和所有的左孩子入栈并加入结果中，直至 cur 为空，用一个 while 循环实现：
然后，每弹出一个栈顶元素 tmp，就到达它的右孩子，再将这个节点当作 cur 重新按上面的步骤来一遍，直至栈为空。这里又需要一个 while 循环。
当我们写出前序遍历以后，中序遍历也就很好做了,中序遍历和前序遍历最大的区别就是结果打印的时间 前序遍历是开始左节点开始入栈就开始打印，一个是左节点遍历结束，开始出栈才开始打印，
中序遍历
var inorderTraversal = function(root) {
// 返回的结果
let result = [];
// 当前节点
let cur = root;
// 深度遍历离不开栈
let stack = [];
while(cur||stack.length){
//
while(cur){
stack.push(cur);
cur = cur.left;
}
let tmp = stack.pop();
result.push(tmp.val);
cur = tmp.right;
}
return result;
};
后序遍历
后序遍历遍历规则是 左 -> 右 -> 中 。这个顺序相对于先序遍历，最明显的变化就是根结点的位置从第一个变成了倒数第一个。
那么我们直接把打印顺序放到最后一个？
肯定是不可以的，中序是这样放的。 我们看看跟先序遍历的区别一个出栈顺序是中 -> 左 ->右如果把先序遍历写成中 -> 右 -> 左那么反过来不就是后序遍历了么
所以我们写一下
var postorderTraversal = function(root) {
let result = [];
let cur = root;
let stack = [];
while(cur||stack.length){
while(cur){
result.push(cur.val);
stack.push(cur);
cur = cur.right;
}
let tmp = stack.pop();
cur = tmp.left;
}
return result.reverse();
};
也是很快的就写出来了
