二叉树遍历前序中序后序代码
二叉树是一种常见的数据结构，它由一个根节点和两个子节点组成，这些子节点也可以有自己的子节点。根据访问元素的顺序，二叉树遍历可以分为前序遍历、中序遍历和后序遍历。这篇文章将从多个角度来解析三种遍历的代码实现。
前序遍历（Pre-order Traversal）
前序遍历的顺序是：根节点 -> 左子树 -> 右子树。下面是前序遍历的伪代码实现：
```
preorder(tree)
if tree == null
return
print(tree.value)
preorder(tree.left)
preorder(tree.right)
```
上述代码是采用了递归的方式来实现二叉树的前序遍历。在遍历左子树和右子树之前，先输出根节点的值。当根节点为空时，函数直接返回。
中序遍历（In-order Traversal）
中序遍历的顺序是：左子树 -> 根节点 -> 右子树。下面是中序遍历的伪代码实现：
```
inorder(tree)
if tree == null
return
inorder(tree.left)
print(tree.value)
inorder(tree.right)
```
同样地，上述代码也是采用了递归的方式来实现二叉树的中序遍历。与前序遍历不同的是，中序遍历将输出操作放在了左子树与右子树之间。
后序遍历（Post-order Traversal）
后序遍历的顺序是：左子树 -> 右子树 -> 根节点。下面是后序遍历的伪代码实现：
```
postorder(tree)
if tree == null
return
postorder(tree.left)
postorder(tree.right)
print(tree.value)
```
同样地，上述代码也是采用了递归的方式来实现二叉树的后序遍历。在遍历左子树和右子树之后，再输出根节点的值。
递归的实现方式虽然简洁易懂，但是由于需要频繁地进入和退出函数，可能会导致函数栈的溢出。因此，为了提高效率，在实际使用时，可以选择使用迭代的方式来遍历二叉树。
迭代法的实现方式
前序遍历迭代的实现方式是使用栈来存储节点的顺序，代码如下：
```
preorder_iterative(tree)
stack = []
result = []
if tree == null
return result
stack.append(tree)
while stack:
node = stack.pop()
result.append(node.value)
if node.right:
stack.append(node.right)
if node.left:
stack.append(node.left)
return result
```
中序遍历迭代的实现方式也是使用栈，代码如下：
```
inorder_iterative(tree)
stack = []
result = []
current = tree
while current or stack:
while current:
stack.append(current)
current = current.left
current = stack.pop()
result.append(current.value)
current = current.right
return result
```
后序遍历的迭代实现方式需要避免重复访问右节点，可以在入栈时加入一个标识符来表示节点是否已经被访问过，代码如下：
```
postorder_iterative(tree)
stack = [(tree, False)]
result = []
while stack:
node, visited = stack.pop()
if node:
if visited:
result.append(node.value)
else:
stack.append((node, True))
stack.append((node.right, False))
stack.append((node.left, False))
return result
```
在以上代码实现中，我们都使用了栈来存储节点的信息，遍历过程中，我们就可以不停地在栈中取出节点。对于栈中存储的信息，我们需要根据不同的遍历方式进行调整。
