下面给大家分享的是一个使用非递归的方法，中序遍历二叉树的实例，对于这个方面感兴趣的朋友可以来了解一下哦。
要求：
非递归，中序遍历二叉树。
分析：
前序遍历，这里可以用一个栈来模拟一下操作，首先的话先将root压栈，每一次从堆栈当中弹出栈顶元素，就表示当前访问的元素，对其进行打印，依次判断，它的右子树和左子树是否非空，并进行压栈操作，先压栈右子树。
那么为什么要先压栈右子树呢?
这里的话主要就是因为先压栈的后弹出，左子树需要先访问，所以，左子树就后压栈。
中序遍历和后序遍历就要更加的复杂一些。
代码：
public class Solution
{
// 非递归中序遍历
public List < Integer > inorderTraversal(TreeNode root)
{
List < Integer > res = new ArrayList < > ();
IF(root == null)
{
return res;
}
Stack < TreeNode > stack = new Stack < > ();
TreeNode p = root;
while (p != null || !stack.isEmpty())
{
if (p != null)
{
stack.push(p);
p = p.left;
}
else
{
p = stack.pop();
res.add(p.val);
p = p.right;
}
}
return res;
}
// 非递归后序遍历
public List < Integer > postorderTraversal(TreeNode root)
{
List < Integer > res = new ArrayList < > ();
if (root == null)
{
return res;
}
Stack < TreeNode > stack = new Stack < > ();
TreeNode p = root;
// 标记最近出栈的节点，用于判断是否是p节点的右孩子，如果是的话，就可以访问p节点
TreeNode pre = p;
while (p != null || !stack.isEmpty())
{
if (p != null)
{
stack.push(p);
p = p.left;
}
else
{
p = stack.pop();
if (p.right == null || p.right == pre)
{
res.add(p.val);
pre = cur;
p = null;
}
else
{
stack.push(p);
p = p.right;
stack.push(p);
p = p.left;
}
}
}
return res;
}
// 非递归层次遍历
public List < Integer > levelTraversal(TreeNode root)
{
List < Integer > res = new ArrayList < > ();
if (root == null)
{
return res;
}
Queue < TreeNode > queue = new LinkedList < > ();
q.add(root);
while (!queue.isEmpty())
{
// current node
TreeNode current = queue.remove();
res.add(current.val);
if (current.left != null)
{
queue.add(current.left);
}
if (current.right != null)
{
queue.add(current.right);
}
}
return res;
}
}以上内容源于网络，仅供参考，希望可以对你有所帮助。
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