二叉树是由根节点，左子树，右子树组成，左子树和友子树分别是一个二叉树。
这篇文章主要在JS中实现二叉树的遍历。

一个二叉树的例子

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 } }}

广度优先遍历
广度优先遍历是从二叉树的第一层（根结点）开始，自上至下逐层遍历；在同一层中，按照从左到右的顺序对结点逐一访问。
实现：
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使用数组模拟队列。首先将根节点归入队列。当队列不为空的时候，执行循环：取出队列的一个节点，如果该结点的左子树为非空，则将该结点的左子树入队列；如果该结点的右子树为非空，则将该结点的右子树入队列。
（描述有点不清楚，直接看代码吧。）

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) }}

递归遍历
觉得用这几个字母表示递归遍历的三种方法不错：
D：访问根结点，L：遍历根结点的左子树，R：遍历根结点的右子树。
先序遍历：DLR
中序遍历：LDR
后序遍历：LRD
顺着字母表示的意思念下来就是遍历的顺序了 ^ ^

这3种遍历都属于递归遍历，或者说深度优先遍历（Depth-First Search，DFS），因为它总
是优先往深处访问。

先序遍历的递归算法：

var preOrder = function (node) { if (node) { console.log(node.value); preOrder(node.left); preOrder(node.right); }}

中序遍历的递归算法：

var inOrder = function (node) { if (node) { inOrder(node.left); console.log(node.value); inOrder(node.right); }}

后序遍历的递归算法：

var postOrder = function (node) { if (node) { postOrder(node.left); postOrder(node.right); console.log(node.value); }}

非递归深度优先遍历
其实对于这些概念谁是属于谁的我也搞不太清楚。有的书里将二叉树的遍历只讲了上面三种递归遍历。有的分广度优先遍历和深度优先遍历两种，把递归遍历都分入深度遍历当中;有的分递归遍历和非递归遍历两种，非递归遍历里包括广度优先遍历和下面这种遍历。个人觉得怎么分其实并不重要，掌握方法和用途就好 ：）

刚刚在广度优先遍历中使用的是队列，相应的，在这种不递归的深度优先遍历中我们使用栈。在JS中还是使用一个数组来模拟它。
这里只说先序的：
额，我尝试了描述这个算法，然而并描述不清楚，按照代码走一边你就懂了。

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) }}

看了这一篇，找到了非递归后序的算法，所以在这里把非递归的遍历方法补充完整。
非递归中序
先把数的左节点推入栈，然后取出，再推右节点。

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 } }}

非递归后序(使用一个栈)
这里使用了一个临时变量记录上次入栈/出栈的节点。思路是先把根节点和左树推入栈，然后取出左树，再推入右树，取出，最后取跟节点。

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 } }}

非递归后序(使用两个栈)
这个算法的思路和上面那个差不多，s1有点像一个临时变量。

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遍历
这个方法即不用递归也不用栈实现三种深度遍历，空间复杂度为O(1)（这个概念我也不是特别清楚org）
（这三种算法我先放着，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内容，希望对大家的学习有所帮助。