如何用迭代实现递归去遍历二叉树->以上的思路都来自于掘金小测的前端算法和数据结面试：底层逻辑解读与大厂真题训练
先序遍历
题目描述：给定一个二叉树，返回它的前序（先序）遍历序列。
示例: 输入: [1,null,2,3]
返回：
/**
*1
\ 2
/ 3
**/
回到题目上来。我们接着栈往下说，题目中的出参是一个数组，大家仔细看这个数组，它像不像是一个栈的出栈序列？实际上，做这道题的一个根本思路，就是通过合理地安排入栈和出栈的时机、使栈的出栈序列符合二叉树的前序遍历规则。
前序遍历的规则是，先遍历根结点、然后遍历左孩子、最后遍历右孩子——这正是我们所期望的出栈序列。按道理，入栈序列和出栈序列相反，我们似乎应该按照 右->左->根 这样的顺序将结点入栈。不过需要注意的是，我们遍历的起点就是根结点，难道我们要假装没看到这个根结点、一鼓作气找到最右侧结点之后才开始进行入栈操作吗？答案当然是否定的，我们的出入栈顺序应该是这样的：
-
将根结点入栈
-
取出栈顶结点，将结点值
push进结果数组 -
若栈顶结点有右孩子，则将右孩子入栈
-
若栈顶结点有左孩子，则将左孩子入栈
这整个过程，本质上是将当前子树的根结点入栈、出栈，随后再将其对应左右子树入栈、出栈的过程。
重复 2、3、4 步骤，直至栈空，我们就能得到一个先序遍历序列。
编码实现
const root = {
val: "A",
left: {
val: "B",
left: {
val: "D"
},
right: {
val: "E"
}
},
right: {
val: "C",
right: {
val: "F"
}
}
};
const preorderTraversal = function (root) {
const statck = [], res = [];
statck.push(root)
while (statck.length) {
const n = statck.pop();
res.push(n.val) // 把当前的值推到结果数组中
// 如果右孩子有节点，就把他推到当前栈中
if (n.right) statck.push(n.right);
// 如果左孩子有节点，就把它推到当前栈中
if (n.left) statck.push(n.left);
}
return res;
}
let result = preorderTraversal(root)
console.log("先序结果数组返回", result) // ["A", "B", "D", "E", "C", "F"]
异曲同工的后序遍历迭代实现
后序遍历的出栈序列，按照规则应该是 左 -> 右 -> 根 。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。
如何做到这一点呢？与其从 stack 这个栈结构上入手，不如从 res 结果数组上入手：我们可以直接把 pop 出来的当前结点 unshift 进 res 的头部，改造后的代码会变成这样：
while(stack.length) {
// 将栈顶结点记为当前结点
const cur = stack.pop()
// 当前结点就是当前子树的根结点，把这个结点放在结果数组的头部
res.unshift(cur.val)
// 若当前子树根结点有右孩子，则将右孩子入栈
if(cur.right) {
stack.push(cur.right)
}
// 若当前子树根结点有左孩子，则将左孩子入栈
if(cur.left) {
stack.push(cur.left)
}
}
大家可以尝试在大脑里预判一下这个代码的执行顺序：由于我们填充 res 结果数组的顺序是从后往前填充（每次增加一个头部元素），因此先出栈的结点反而会位于 res 数组相对靠后的位置。出栈的顺序是 当前结点 -> 当前结点的左孩子 -> 当前结点的右孩子 ，其对应的 res 序列顺序就是 右 -> 左 -> 根 。这样一来， 根结点就成功地被我们转移到了遍历序列的最末尾。
现在唯一让人看不顺眼的只剩下这个右孩子和左孩子的顺序了，这两个孩子结点进入结果数组的顺序与其被 pop 出栈的顺序是一致的，而出栈顺序又完全由入栈顺序决定，因此只需要相应地调整两个结点的入栈顺序就好了：
// 若当前子树根结点有左孩子，则将左孩子入栈
if(cur.left) {
stack.push(cur.left)
}
// 若当前子树根结点有右孩子，则将右孩子入栈
if(cur.right) {
stack.push(cur.right)
}
编码实现
const postorderTraversal = (root) => {
const statck = [], res = [];
statck.push(root);
while (statck.length) {
const n = statck.pop();
res.unshift(n.val)
if (n.left) statck.push(n.left)
if (n.right) statck.push(n.right)
}
return res;
}
let result = postorderTraversal(root)
console.log(result, '后续结果数组返回') // ['D', 'E', 'B', 'F', 'C', 'A'] '后续结果数组返回'
中序遍历
经过上面的讲解，大家会发现先序遍历和后序遍历的编码实现其实是非常相似的，它们遵循的都是同一套基本框架。那么我们能否通过对这个基本框架进行微调、从而同样轻松地实现中序遍历呢？
答案是不能，为啥不能？因为先序遍历和后序遍历之所以可以用同一套代码框架来实现，本质上是因为两者的出栈、入栈逻辑差别不大——都是先处理根结点，然后处理孩子结点。而中序遍历中，根结点不再出现在遍历序列的边界、而是出现在遍历序列的中间。这就意味着无论如何我们不能再将根结点作为第一个被 pop 出来的元素来处理了——出栈的时机被改变了，这意味着入栈的逻辑也需要调整。这一次我们不能再通过对 res 动手脚来解决问题，而是需要和 stack 面对面 battle。
中序遍历的序列规则是 左 -> 中 -> 右 ，这意味着我们必须首先定位到最左的叶子结点。在这个定位的过程中，必然会途径目标结点的父结点、爷爷结点和各种辈分的祖宗结点：
编程实现
const inorderTraversal = (root) => {
const stack = [], res = [];
let cur = root;
while (cur || stack.length) {
// // 这个 while 的作用是把寻找最左叶子结点的过程中，途径的所有结点都记录下来
while (cur) {
// 将途径的结点入栈
stack.push(cur)
cur = cur.left;
}
// 从栈中弹出一个头结点
cur = stack.pop(); // 这个作用是为了找到父节点，然后方便找到right节点
res.push(cur.val); // 把当前的结果值保留到结果数组中
cur = cur.right; // 开始右节点的遍历
}
return res; // 返回结果数组
}
