二叉樹是由根節點，左子樹，右子樹組成，左子樹和友子樹分別是一個二叉樹。
這篇文章主要在JS中實現二叉樹的遍歷。
一個二叉樹的例子
var tree = { value: 1, left: { value: 2, left: { value: 4 } }, right: { value: 3, left: { value: 5, left: { value: 7 }, right: { value: 8 } }, right: { value: 6 } }} 廣度優先遍歷
廣度優先遍歷是從二叉樹的第一層（根結點）開始，自上至下逐層遍歷；在同一層中，按照從左到右的順序對結點逐一訪問。
實現：
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使用數組模擬隊列。首先將根節點歸入隊列。當隊列不為空的時候，執行循環：取出隊列的一個節點，如果該結點的左子樹為非空，則將該結點的左子樹入隊列；如果該結點的右子樹為非空，則將該結點的右子樹入隊列。
（描述有點不清楚，直接看代碼吧。）
var levelOrderTraversal = function(node) { if(!node) { throw new Error('Empty Tree') } var que = [] que.push(node) while(que.length !== 0) { node = que.shift() console.log(node.value) if(node.left) que.push(node.left) if(node.right) que.push(node.right) }} 遞歸遍歷
覺得用這幾個字母表示遞歸遍歷的三種方法不錯：
D：訪問根結點，L：遍歷根結點的左子樹，R：遍歷根結點的右子樹。
先序遍歷：DLR
中序遍歷：LDR
后序遍歷：LRD
順著字母表示的意思念下來就是遍歷的順序了 ^ ^
這3種遍歷都屬于遞歸遍歷，或者說深度優先遍歷（Depth-First Search，DFS），因為它總
是優先往深處訪問。
先序遍歷的遞歸算法：
var preOrder = function (node) { if (node) { console.log(node.value); preOrder(node.left); preOrder(node.right); }} 中序遍歷的遞歸算法：
var inOrder = function (node) { if (node) { inOrder(node.left); console.log(node.value); inOrder(node.right); }} 后序遍歷的遞歸算法：
var postOrder = function (node) { if (node) { postOrder(node.left); postOrder(node.right); console.log(node.value); }} 非遞歸深度優先遍歷
其實對于這些概念誰是屬于誰的我也搞不太清楚。有的書里將二叉樹的遍歷只講了上面三種遞歸遍歷。有的分廣度優先遍歷和深度優先遍歷兩種，把遞歸遍歷都分入深度遍歷當中;有的分遞歸遍歷和非遞歸遍歷兩種，非遞歸遍歷里包括廣度優先遍歷和下面這種遍歷。個人覺得怎么分其實并不重要，掌握方法和用途就好 ：）
剛剛在廣度優先遍歷中使用的是隊列，相應的，在這種不遞歸的深度優先遍歷中我們使用棧。在JS中還是使用一個數組來模擬它。
這里只說先序的：
額，我嘗試了描述這個算法，然而并描述不清楚，按照代碼走一邊你就懂了。
var preOrderUnRecur = function(node) { if(!node) { throw new Error('Empty Tree') } var stack = [] stack.push(node) while(stack.length !== 0) { node = stack.pop() console.log(node.value) if(node.right) stack.push(node.right) if(node.left) stack.push(node.left) }} 看了這一篇，找到了非遞歸后序的算法，所以在這里把非遞歸的遍歷方法補充完整。
非遞歸中序
先把數的左節點推入棧，然后取出，再推右節點。
var inOrderUnRecur = function(node) { if(!node) { throw new Error('Empty Tree') } var stack = [] while(stack.length !== 0 || node) { if(node) { stack.push(node) node = node.left } else { node = stack.pop() console.log(node.value) node = node.right } }} 非遞歸后序(使用一個棧)
這里使用了一個臨時變量記錄上次入棧/出棧的節點。思路是先把根節點和左樹推入棧，然后取出左樹，再推入右樹，取出，最后取跟節點。
var posOrderUnRecur = function(node) { if(!node) { throw new Error('Empty Tree') } var stack = [] stack.push(node) var tmp = null while(stack.length !== 0) { tmp = stack[stack.length - 1] if(tmp.left && node !== tmp.left && node !== tmp.right) { stack.push(tmp.left) } else if(tmp.right && node !== tmp.right) { stack.push(tmp.right) } else { console.log(stack.pop().value) node = tmp } }} 非遞歸后序(使用兩個棧)
這個算法的思路和上面那個差不多，s1有點像一個臨時變量。
var posOrderUnRecur = function(node) { if(node) { var s1 = [] var s2 = [] s1.push(node) while(s1.length !== 0) { node = s1.pop() s2.push(node) if(node.left) { s1.push(node.left) } if(node.right) { s1.push(node.right) } } while(s2.length !== 0) { console.log(s2.pop().value); } }} Morris遍歷
這個方法即不用遞歸也不用棧實現三種深度遍歷，空間復雜度為O(1)（這個概念我也不是特別清楚org）
（這三種算法我先放著，有空再研究）
Morris先序:
var morrisPre = function(head) { if(!head) { return } var cur1 = head, cur2 = null while(cur1) { cur2 = cur1.left if(cur2) { while(cur2.right && cur2.right != cur1) { cur2 = cur2.right } if(!cur2.right) { cur2.right = cur1 console.log(cur1.value) cur1 = cur1.left continue } else { cur2.right = null } } else { console.log(cur1.value) } cur1 = cur1.right }} Morris中序:
var morrisIn = function(head) { if(!head) { return } var cur1 = head, cur2 = null while(cur1) { cur2 = cur1.left if(cur2) { while(cur2.right && cur2.right !== cur1) { cur2 = cur2.right } if(!cur2.right) { cur2.right = cur1 cur1 = cur1.left continue } else { cur2.right = null } } console.log(cur1.value) cur1 = cur1.right }} Morris后序:
var morrisPost = function(head) { if(!head) { return } var cur1 = head, cur2 = null while(cur1) { cur2 = cur1.left if(cur2) { while(cur2.right && cur2.right !== cur1) { cur2 = cur2.right } if(!cur2.right) { cur2.right = cur1 cur1 = cur1.left continue } else { cur2.right = null printEdge(cur1.left) } } cur1 = cur1.right } printEdge(head)}var printEdge = function(head) { 以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助。
