有两种通用的遍历树的策略：
深度优先搜索（DFS）
在这个策略中，我们采用深度作为优先级，以便从跟开始一直到达某个确定的叶子，然后再返回根到达另一个分支。
深度优先搜索策略又可以根据根节点、左孩子和右孩子的相对顺序被细分为前序遍历，中序遍历和后序遍历。
宽度优先搜索（BFS）
我们按照高度顺序一层一层的访问整棵树，高层次的节点将会比低层次的节点先被访问到。
作者：LeetCode
链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-preorder-traversal/solution/er-cha-shu-de-qian-xu-bian-li-by-leetcode/
2 public: 3 vector<int> res; 4 vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root){ 5 if(root){ 6 res.push_back(root -> val); 7 preorderTraversal(root -> left); 8 preorderTraversal(root -> right); 9 }return res; 10 } 11 };
这个就算公共变量，可以直接用。
我的输入
[1,null,2,3]
我的答案
[1,2,3]
1 class Solution { 2 public: 3 vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root){ 4 vector<int> res; 5 if(root){ 6 res.push_back(root -> val); 7 preorderTraversal(root -> left); 8 preorderTraversal(root -> right); 9 }return res; 10 } 11 };
这个res就是局部变量，输入0,null,1,2 输出就是1，而没有其他值。
这属于程序接口问题，preorderTraversal(TreeNode* root){}相当于一个函数，里面的内容算是临时变量，所以只有一个值出来。
再来改进
首先 遍历可以不用递归 ( 比如莫里斯遍历 )这样能提高效率
如果用递归可以搞两个函数 外部函数声明临时变量 然后内部函数每次往这个临时变量里面push 这样就行了
/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} * }; */ class Solution { public: vector<int> ret; vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) { pre_travel(root); return ret; } void pre_travel(TreeNode* root) { if(root)//当前结点非空 { ret.push_back(root->val);//访问根节点 pre_travel(root->left);//递归左子树 pre_travel(root->right);//递归右子树 } } };
再就是，递归的本质其实可以理解成栈。 递归的本质就是压栈，了解递归本质后就完全可以按照递归的思路来迭代。
怎么压，压什么？压的当然是待执行的内容，后面的语句先进栈，所以进栈顺序就决定了前中后序。
我们需要一个标志区分每个递归调用栈，这里使用nullptr来表示。
具体直接看注释，可以参考文章最后“和递归写法的对比”。先序遍历看懂了，中序和后序也就秒懂。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-preorder-traversal/solution/miao-sha-quan-chang-ba-hou-lang-by-sonp/
class Solution { public: vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) { vector<int> res; //保存结果 stack<TreeNode*> call; //调用栈 if(root!=nullptr) call.push(root); //首先介入root节点 while(!call.empty()){ TreeNode *t = call.top(); call.pop(); //访问过的节点弹出 if(t!=nullptr){ if(t->right) call.push(t->right); //右节点先压栈，最后处理 if(t->left) call.push(t->left); call.push(t); //当前节点重新压栈（留着以后处理），因为先序遍历所以最后压栈 call.push(nullptr); //在当前节点之前加入一个空节点表示已经访问过了 }else{ //空节点表示之前已经访问过了，现在需要处理除了递归之外的内容 res.push_back(call.top()->val); //call.top()是nullptr之前压栈的一个节点，也就是上面call.push(t)中的那个t call.pop(); //处理完了，第二次弹出节点（彻底从栈中移除） } } return res; } }; //先序遍历
class Solution { public: vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) { vector<int> res; stack<TreeNode*> call; if(root!=nullptr) call.push(root); while(!call.empty()){ TreeNode *t = call.top(); call.pop(); if(t!=nullptr){ call.push(t); //在右节点之前重新插入该节点，以便在最后处理（访问值） call.push(nullptr); //nullptr跟随t插入，标识已经访问过，还没有被处理 if(t->right) call.push(t->right); if(t->left) call.push(t->left); }else{ res.push_back(call.top()->val); call.pop(); } } return res; } }; 后序遍历
void dfs(t){ //进入函数表示“访问过”，将t从栈中弹出 dfs(t->left); //因为要访问t->left, 所以我先把函数中下面的信息都存到栈里。 //依次call.push(t->right), call.push(t)【t第二次入栈】, call.push(nullptr)【标识t二次入栈】, call.push(t->left)。 //此时t并没有被处理（卖萌）。栈顶是t->left, 所以现在进入t->left的递归中。 //res.push_back(t->val) t.卖萌(); //t->left 处理完了，t->left被彻底弹出栈。 //此时栈顶是nullptr, 表示t是已经访问过的。那么我现在需要真正的处理t了（即，执行卖萌操作）。 //卖萌结束后，t 就被彻底弹出栈了。 dfs(t->right); } //中序遍历