今天说好的不碰代码的，后来还是没忍住，学了学数据结构和算法，就先讲讲先序中序和后序遍历吧，我还写了代码，一套递归方式实现遍历二叉树，还有两套非递归方式遍历二叉树，
从简单的开始，因为二叉树的所有操作都是要求在能够遍历的基础上啊。
学过数据结构的肯定都明白遍历顺序，
先序遍历就是先自己，然后左子树，然后右子树，
中序遍历就是先左子树，然后自己，然后右子树
后序遍历就是先左子树，然后右子树，然后自己
比如上图这个很简单的二叉树：
先序遍历：1 2 4 5 3 6 7
中序遍历：4 2 5 1 6 3 7
后序遍历：4 5 2 6 7 3 1
具体的遍历方法就是我们上面说的啊。
不说了，我们用代码实现：
先说简单的递归：
class Node //树的节点，没有用c++的模板，我们只说算法，模板慢慢来{public:int data;Node *pLeft = NULL;Node *pRight = NULL;};
Node *pRoot;//简单粗暴的方法初始化一棵树，重点不在这，大家自己进行脑补Node s1;Node s2;Node s3;Node s4;Node s5;Node s6;Node s7;s1.data = 1;s2.data = 2;s3.data = 3;s4.data = 4;s5.data = 5;s6.data = 6;s7.data = 7;pRoot = &s1;s1.pLeft = &s2;s1.pRight = &s3;s2.pLeft = &s4;s2.pRight = &s5;s3.pLeft = &s6;s3.pRight = &s7;接下来才是重点：
void qiandigui(Node *pRoot)//递归方法，先序遍历二叉树{if (pRoot == nullptr){return;}cout << pRoot->data << " ";if (pRoot->pLeft != nullptr){qiandigui(pRoot->pLeft);}if (pRoot->pRight != nullptr){qiandigui(pRoot->pRight);}}void zhongdigui(Node *pRoot)<span style="white-space:pre"></span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">//递归方法，中序遍历二叉树</span>{if (pRoot == nullptr){return;}if (pRoot->pLeft != nullptr){zhongdigui(pRoot->pLeft);}cout << pRoot->data << " ";if (pRoot->pRight != nullptr){zhongdigui(pRoot->pRight);}}void houdigui(Node *pRoot)<span style="white-space:pre"></span>//递归方法，后序遍历二叉树{if (pRoot == nullptr){return;}if (pRoot->pLeft != nullptr){houdigui(pRoot->pLeft);}if (pRoot->pRight != nullptr){houdigui(pRoot->pRight);}cout << pRoot->data << " ";}下面开始非递归算法：
注意：和别人的博客不太一样的是，非递归算法，我这里有两套，一套是我自己开始写的，感觉还好，大家可以看看，也可以给我提提意见，还有一套是网上很流行的。
我们先从网上流行的开始：
void stackxianpopulance(Node *pRoot)<span style="white-space:pre"></span>//非递归方法，先序遍历二叉树{stack<Node *> mystack;Node *pnow = pRoot;while (pnow != nullptr || false == mystack.empty()){while (pnow){cout << pnow->data << " ";mystack.push(pnow);pnow = pnow->pLeft;}pnow = mystack.top();mystack.pop();pnow = pnow->pRight;}}void stackzhongpopulance(Node *pRoot)<span style="white-space:pre"></span>//非递归方法，中序遍历二叉树{stack<Node *> mystack;Node *pnow = pRoot;while (pnow != nullptr || false == mystack.empty()){while (pnow){mystack.push(pnow);pnow = pnow->pLeft;}pnow = mystack.top();mystack.pop();cout << pnow->data << " ";pnow = pnow->pRight;}}由于这个后序二叉树，在遍历完左子树后要找到右子树，所以网上很流行的版本今天很晚了，就偷了懒，没有实现，因为博主明天还要考试啊，实现完了估计又到夜里了，
所以就网上找一份给大家看看，为了临时的顶上来：
前序、中序、后序的非递归遍历中，要数后序最为麻烦，如果只在栈中保留指向结点的指针，那是不够的，必须有一些额外的信息存放在栈中。方法有很多，这里只举一种，先定义栈结点的数据结构typedef struct{Node * p; int rvisited;}SNode //Node 是二叉树的结点结构，rvisited==1代表p所指向的结点的右结点已被访问过。lastOrderTraverse(BiTree bt){ //首先，从根节点开始，往左下方走，一直走到头，将路径上的每一个结点入栈。 p = bt; while(bt){ push(bt, 0); //push到栈中两个信息，一是结点指针，一是其右结点是否被访问过 bt = bt.lchild; } //然后进入循环体 while(!Stack.empty()){ //只要栈非空 sn = Stack.getTop(); // sn是栈顶结点 //注意，任意一个结点N，只要他有左孩子，则在N入栈之后，N的左孩子必然也跟着入栈了(这个体现在算法的后半部分)，所以当我们拿到栈顶元素的时候，可以确信这个元素要么没有左孩子，要么其左孩子已经被访问过，所以此时我们就不关心它的左孩子了，我们只关心其右孩子。 //若其右孩子已经被访问过，或是该元素没有右孩子，则由后序遍历的定义，此时可以visit这个结点了。 if(!sn.p.rchild || sn.rvisited){ p = pop(); visit(p); } else //若它的右孩子存在且rvisited为0，说明以前还没有动过它的右孩子，于是就去处理一下其右孩子。 { //此时我们要从其右孩子结点开始一直往左下方走，直至走到尽头，将这条路径上的所有结点都入栈。 //当然，入栈之前要先将该结点的rvisited设成1，因为其右孩子的入栈意味着它的右孩子必将先于它被访问(这很好理解，因为我们总是从栈顶取出元素来进行visit)。由此可知，下一次该元素再处于栈顶时，其右孩子必然已被visit过了，所以此处可以将rvisited设置为1。 sn.rvisited = 1; //往左下方走到尽头，将路径上所有元素入栈 p = sn.p.rchild; while(p != 0){ push(p, 0); p = p.lchild; } }//这一轮循环已结束，刚刚入栈的那些结点我们不必管它了，下一轮循环会将这些结点照顾的很好。 }}上面这位大哥的代码我们就这么ctrl+c,ctrl+v粘贴过来了，还请那位，如果看见了就算了啊，没准你也是这么来的呢，哈哈。。。
接下来呢，这一套是我自己写的，不知道合不合大家胃口，大家看一看吧，感觉这个改动起来要比上面的populance版本改动起来要好的多啊，比如前序改中序，后序改前序，等等。
废话少说，贴代码：
谁也不跟谁一辈子，有些事情没必要记在心上。
