6.2二叉树的迭代遍历（LC144,LC145,LC94

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6.2二叉树的迭代遍历（LC144,LC145,LC94

递归的实现原理：

每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中，然后递归返回的时候，从栈顶弹出上一次递归的各项参数，所以这就是递归为什么可以返回上一层位置的原因。

所以，使用栈也可以实现二叉树的前后中序遍历

然而，使用迭代法实现先中后序遍历，很难写出统一的代码（中序和先序后序很不一样），不像是递归法，实现了其中的一种遍历方式，其他两种只要稍稍改一下节点顺序就可以了。代码随想录 (programmercarl)

中序和先序后序很不一样：

因为中序遍历是“左中右”，但是访问时肯定先访问根节点，而根节点又不是中序遍历第一个输出的节点。

接下来学习迭代遍历的统一写法

算法（以中序遍历（LVR）为例）：

由于栈“先入后出”，访问节点的顺序应为“RVL”：当我们遇到一个节点时，我们首先将其右子节点（如果存在）推入栈中。然后，我们将该节点自身推入栈中，并在其后面推入一个空节点作为标记。最后，我们将其左子节点（如果存在）推入栈中。

加入空节点，以标记已经访问过、但尚未处理的中节点。

举个例子理解一下：

     5  / \  4   6  / \  1   2  

中序遍历（LVR）：[1,4,2,5,6]

使用加入空节点的代码来执行中序遍历，访问节点的顺序为“RVL”，以下为入栈操作：

1. R:将根节点的右子节点6推入栈中。//[6]
2. V:推入根节点5。//[6,5]
3. 推入空节点以标记根节点5尚未被处理。//[6,5,None]
4. R:上一个节点为空，此时访问节点5的左子树的右节点2//[6,5,None,2]
5. V:推入中节点4。//[6,5,None,2,4]
6. 推入空节点以标记节点4尚未被处理。//[6,5,None,2,4,None]
7. R:上一个节点为空，此时访问节点4的左子树的右节点,发现为空
8. V:推入中节点1。//[6,5,None,2,4,None,1]

最后pop（cur!=None）：[1,4,2,5,6]

调试过程（中序遍历）：

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
#LVR
class Solution:def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:res = []if root == None:return reselse:stack = [root]#当栈为空时，循环终止while stack:node = stack.pop()if node:if node.right != None:stack.append(node.right)stack.append(node.val)stack.append(None)if node.left != None:stack.append(node.left)else:#只有遇到空节点的时候，才将下一个节点放进resnode = stack.pop()#把None pop出去，然后往res中送入stack中的noderes.append(node.val)return res

原因：我压入的是节点的值，而不是节点，所以pop的时候也是pop的节点的值，而node.val没有node.val.val了，所以要把stack.append(node.val)，改成stack.append(node)

节点对象和节点值之间的区别。

在二叉树中，每个节点都有一个值和指向左右子节点的指针。节点对象是一个包含节点值和指针的数据结构，它通常由程序员定义并实现。节点值是节点对象的一个属性，用于存储节点所代表的值。

在代码中，我们使用节点对象来表示二叉树的节点，并使用节点对象的属性来访问节点的值和子节点。当我们将节点对象添加到栈中时，我们可以通过访问节点对象的属性来获取节点的值和子节点。

为什么遇到空节点的时候，放进res的是空节点的下一个节点？

为什么遇到空节点时，将下一个节点放入`res`，而不是空节点本身，原因是在代码中，我们将空节点`None`作为一个标记，表示当前节点已经处理完毕，需要处理栈中的下一个节点。因此，我们实际上是将下一个节点添加到`res`中，而不是空节点本身。

正确代码：

中序遍历（LVR）：

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
#LVR
class Solution:def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:res = []if root == None:return reselse:stack = [root]#当栈为空时，循环终止while stack:node = stack.pop()if node:if node.right != None:stack.append(node.right)stack.append(node)stack.append(None)if node.left != None:stack.append(node.left)else:#只有遇到空节点的时候，才将下一个节点放进resnode = stack.pop()#把None pop出去，然后往res中送入stack中的noderes.append(node.val)return res

前序遍历（VLR）:

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
#VLR
class Solution:def preorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:res = []if root == None:return reselse:stack = [root]#当栈为空时，循环终止while stack:node = stack.pop()if node:if node.right != None:stack.append(node.right)if node.left != None:stack.append(node.left)stack.append(node)stack.append(None)else:#只有遇到空节点的时候，才将下一个节点放进resnode = stack.pop()#把None pop出去，然后往res中送入stack中的noderes.append(node.val)return res

后序遍历（LRV）：

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def postorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:res = []if root == None:return reselse:stack = [root]#当栈为空时，循环终止while stack:node = stack.pop()if node:stack.append(node)#中stack.append(None)if node.right != None:#右stack.append(node.right)if node.left != None:#左stack.append(node.left)else:#只有遇到空节点的时候，才将下一个节点放进resnode = stack.pop()#把None pop出去，然后往res中送入stack中的noderes.append(node.val)return res