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深度优先遍历可以不用递归吗？

我们在工作中遇到的一些数据问题，很多都是可以用递归来实现.
如果一个递归搞不定的话，就再来一个递归！
但是我们都知道递归是非常耗时的，一旦数据量庞大起来，递归次数多了，这个时间是非常恐怖的。
如何吧一些递归问题给非递归化，来达到某一定的效率。通常递归转化为非递归用到了栈和队列 深度优先遍历可以不用递归吗？ 答案是肯定的：

• 可以不用递归
• 用栈，就可以实现
  • 因为递归本身就是栈
  • 递归在代码的底层也是用栈来实现的 用二叉树的先序遍历举例(先遍历当前节点，再遍历左节点，再遍历右节点)：
• 对于当前的节点来说
  1. 步骤一： 弹栈，拿到栈顶的节点
  2. 步骤二： 把右节点压栈
  3. 步骤三： 压入左节点 (这样弹栈的时候会先拿到左节点遍历，符合深度优先遍历要求)。
  4. 步骤四： 如果节点不为空，重复步骤 1， 如果为空，结束遍历。 整体思路还是比较清晰的，使用栈来将要遍历的节点压栈，然后出栈后检查此节点是否还有未遍历的节点，有的话压栈，没有的话不断回溯(出栈)。
     有了思路，不难写出如下用栈实现的二叉树的深度优先遍历代；

我们用144. 二叉树的前序遍历 (前序遍历是深度优先遍历的一种)进行举例：

var preorderTraversal = function (root) {
  if (root == null) { 
      return []; 
  }
  let stack = []
  let res = []
  stack.push(root)
  // 先遍历当前节点
  while (stack.length !== 0) {
    // 弹栈，拿到栈顶的节点，如果节点不为空，重复步骤 
    let treeNode = stack.pop()
    res.push(treeNode.val)
    // 先压右节点 
    if (treeNode.right != null) {
      stack.push(treeNode.right);
    }

    // 再压左节点 
    if (treeNode.left != null) {
      stack.push(treeNode.left);
    }
  }
  return res
};

执行结果

题外话

二叉树的 前序、后序、中序遍历都可以套这种模板进行遍历，一招鲜吃遍天！