理论基础
1、二叉树的种类
满二叉树：如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点，并且度为0的结点在同一层上，则这棵二叉树为满二叉树。
这棵二叉树为满二叉树，也可以说深度为k，有2^k-1个节点的二叉树。
完全二叉树：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层，则该层包含 1~ 2^(h-1) 个节点。注意区分满二叉树和完全二叉树。堆就是一个完全二叉树。
二叉搜索树:与上面两个不同，二叉搜索树是有序的，它的顺序遵守一下三条。
- 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
- 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
- 它的左、右子树也分别为二叉排序树
平衡二叉搜索树，又被称为AVL（Adelson-Velsky and Landis）树，且具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
2、二叉树的存储方式
顺序存储
顺序存储的元素在内存中是连续分布的，通常用数组来存储。如果父节点的数组下标是 i，那么它的左孩子就是 i * 2 + 1，右孩子就是 i * 2 + 2。
链式存储
链式存储是通过指针把分布在散落在各个地址的节点连接起来，链式存储的二叉树定义实现如下：
1 public class TreeNode {
2 int val;
3 TreeNode left;
4 TreeNode right;
5 TreeNode() {}
6 TreeNode(int val) { this.val = val; }
7 TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
8 this.val = val;
9 this.left = left;
10 this.right = right;
11 }
12 }
3、二叉树的遍历方式
（1）深度优先遍历
- 前序遍历--根左右（递归法、迭代法-栈）
- 中序遍历--左根右（递归法、迭代法-栈）
- 后序遍历--左右根（递归法、迭代法-栈）
（2）广度优先遍历
- 层序遍历（迭代法-队列）
递归遍历
递归算法的三个要素。每次写递归，都按照这三要素来写，可以保证大家写出正确的递归算法！
-
确定递归函数的参数和返回值： 确定哪些参数是递归的过程中需要处理的，那么就在递归函数里加上这个参数， 并且还要明确每次递归的返回值是什么进而确定递归函数的返回类型。
-
确定终止条件： 写完了递归算法, 运行的时候，经常会遇到栈溢出的错误，就是没写终止条件或者终止条件写的不对，操作系统也是用一个栈的结构来保存每一层递归的信息，如果递归没有终止，操作系统的内存栈必然就会溢出。
-
确定单层递归的逻辑： 确定每一层递归需要处理的信息。在这里也就会重复调用自己来实现递归的过程。
前序遍历为例：
- 确定递归函数的参数和返回值：因为要打印出前序遍历节点的数值，所以参数里需要传入 List 来放节点的数值，除了这一点就不需要再处理什么数据了也不需要有返回值，所以递归函数返回类型就是void，代码如下：
1 public void preorder(TreeNode root, List<Integer> result)
- 确定终止条件：在递归的过程中，如何算是递归结束了呢，当然是当前遍历的节点是空了，那么本层递归就要结束了，所以如果当前遍历的这个节点是空，就直接return，代码如下：
1 if (root == null) {
2 return;
3 }
- 确定单层递归的逻辑：前序遍历是中左右的循序，所以在单层递归的逻辑，是要先取中节点的数值，代码如下：
1 result.add(root.val); 2 preorder(root.left, result); 3 preorder(root.right, result);
单层递归的逻辑就是按照中左右的顺序来处理的，这样二叉树的前序遍历，基本就写完了，再看一下完整代码：
前序遍历：
1 // 前序遍历·递归·LC144_二叉树的前序遍历
2 class Solution {
3 public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
4 List<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
5 preorder(root, result);
6 return result;
7 }
8
9 public void preorder(TreeNode root, List<Integer> result) {
10 if (root == null) {
11 return;
12 }
13 result.add(root.val);
14 preorder(root.left, result);
15 preorder(root.right, result);
16 }
17 }
那么前序遍历写出来之后，中序和后序遍历就不难理解了，代码如下：
中序遍历：
1 // 中序遍历·递归·LC94_二叉树的中序遍历
2 class Solution {
3 public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
4 List<Integer> res = new ArrayList<>();
5 inorder(root, res);
6 return res;
7 }
8
9 void inorder(TreeNode root, List<Integer> list) {
10 if (root == null) {
11 return;
12 }
13 inorder(root.left, list);
14 list.add(root.val); // 注意这一句
15 inorder(root.right, list);
16 }
17 }
后序遍历：
1 // 后序遍历·递归·LC145_二叉树的后序遍历
2 class Solution {
3 public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
4 List<Integer> res = new ArrayList<>();
5 postorder(root, res);
6 return res;
7 }
8
9 void postorder(TreeNode root, List<Integer> list) {
10 if (root == null) {
11 return;
12 }
13 postorder(root.left, list);
14 postorder(root.right, list);
15 list.add(root.val); // 注意这一句
16 }
17 }
迭代遍历
为什么可以用迭代法（非递归的方式）来实现二叉树的前后中序遍历呢？
我们在栈与队列：匹配问题都是栈的强项 (opens new window)中提到了，递归的实现就是：每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中，然后递归返回的时候，从栈顶弹出上一次递归的各项参数，所以这就是递归为什么可以返回上一层位置的原因。
此时大家应该知道我们用栈也可以是实现二叉树的前后中序遍历了。
前序遍历(迭代法)
前序遍历是中左右，每次先处理的是中间节点，那么先将根节点放入栈中，然后将右孩子加入栈，再加入左孩子。
为什么要先加入 右孩子，再加入左孩子呢？ 因为这样出栈的时候才是中左右的顺序。
中序遍历(迭代法)
刚刚在迭代的过程中，其实我们有两个操作：
- 处理：将元素放进result数组中
- 访问：遍历节点
分析一下为什么刚刚写的前序遍历的代码，不能和中序遍历通用呢，因为前序遍历的顺序是中左右，先访问的元素是中间节点，要处理的元素也是中间节点，所以刚刚才能写出相对简洁的代码，因为要访问的元素和要处理的元素顺序是一致的，都是中间节点。
那么再看看中序遍历，中序遍历是左中右，先访问的是二叉树顶部的节点，然后一层一层向下访问，直到到达树左面的最底部，再开始处理节点（也就是在把节点的数值放进result数组中），这就造成了处理顺序和访问顺序是不一致的。
那么在使用迭代法写中序遍历，就需要借用指针的遍历来帮助访问节点，栈则用来处理节点上的元素。
后序遍历(迭代法)
再来看后序遍历，先序遍历是中左右，后续遍历是左右中，那么我们只需要调整一下先序遍历的代码顺序，就变成中右左的遍历顺序，然后在反转result数组，输出的结果顺序就是左右中了。
所以后序遍历只需要前序遍历的代码稍作修改就可以了。
代码
1 // 前序遍历顺序：中-左-右，入栈顺序：中-右-左
2 class Solution {
3 public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
4 List<Integer> result = new ArrayList<>();
5 if (root == null){
6 return result;
7 }
8 Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
9 stack.push(root);
10 while (!stack.isEmpty()){
11 TreeNode node = stack.pop();
12 result.add(node.val);
13 if (node.right != null){
14 stack.push(node.right);
15 }
16 if (node.left != null){
17 stack.push(node.left);
18 }
19 }
20 return result;
21 }
22 }
23
24 // 中序遍历顺序: 左-中-右 入栈顺序： 左-右
25 class Solution {
26 public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
27 List<Integer> result = new ArrayList<>();
28 if (root == null){
29 return result;
30 }
31 Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
32 TreeNode cur = root;
33 while (cur != null || !stack.isEmpty()){
34 if (cur != null){
35 stack.push(cur);
36 cur = cur.left;
37 }else{
38 cur = stack.pop();
39 result.add(cur.val);
40 cur = cur.right;
41 }
42 }
43 return result;
44 }
45 }
46
47 // 后序遍历顺序 左-右-中 入栈顺序：中-左-右 出栈顺序：中-右-左， 最后翻转结果
48 class Solution {
49 public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
50 List<Integer> result = new ArrayList<>();
51 if (root == null){
52 return result;
53 }
54 Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
55 stack.push(root);
56 while (!stack.isEmpty()){
57 TreeNode node = stack.pop();
58 result.add(node.val);
59 if (node.left != null){
60 stack.push(node.left);
61 }
62 if (node.right != null){
63 stack.push(node.right);
64 }
65 }
66 Collections.reverse(result);
67 return result;
68 }
69 }
统一迭代
我们发现迭代法实现的先中后序，其实风格也不是那么统一，除了先序和后序，有关联，中序完全就是另一个风格了，一会用栈遍历，一会又用指针来遍历。
实践过的同学，也会发现使用迭代法实现先中后序遍历，很难写出统一的代码，不像是递归法，实现了其中的一种遍历方式，其他两种只要稍稍改一下节点顺序就可以了。
其实针对三种遍历方式，使用迭代法是可以写出统一风格的代码！
重头戏来了，接下来介绍一下统一写法。
我们以中序遍历为例，在中序遍历中无法同时解决访问节点（遍历节点）和处理节点（将元素放进结果集）不一致的情况。
那我们就将访问的节点放入栈中，把要处理的节点也放入栈中但是要做标记。
如何标记呢，就是要处理的节点放入栈之后，紧接着放入一个空指针作为标记。 这种方法也可以叫做标记法。
中序代码
1 class Solution {
2 public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
3 List<Integer> result = new LinkedList<>();
4 Stack<TreeNode> st = new Stack<>();
5 if (root != null) st.push(root);
6 while (!st.empty()) {
7 TreeNode node = st.peek();
8 if (node != null) {
9 st.pop(); // 将该节点弹出，避免重复操作，下面再将右中左节点添加到栈中
10 if (node.right!=null) st.push(node.right); // 添加右节点（空节点不入栈）
11 st.push(node); // 添加中节点
12 st.push(null); // 中节点访问过，但是还没有处理，加入空节点做为标记。
13
14 if (node.left!=null) st.push(node.left); // 添加左节点（空节点不入栈）
15 } else { // 只有遇到空节点的时候，才将下一个节点放进结果集
16 st.pop(); // 将空节点弹出
17 node = st.peek(); // 重新取出栈中元素
18 st.pop();
19 result.add(node.val); // 加入到结果集
20 }
21 }
22 return result;
23 }
24 }
图解
动画中，result数组就是最终结果集。
可以看出我们将访问的节点直接加入到栈中，但如果是处理的节点则后面放入一个空节点， 这样只有空节点弹出的时候，才将下一个节点放进结果集。
前序代码
迭代法前序遍历代码如下： (注意此时我们和中序遍历相比仅仅改变了两行代码的顺序)
1 class Solution {
2 public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
3 List<Integer> result = new LinkedList<>();
4 Stack<TreeNode> st = new Stack<>();
5 if (root != null) st.push(root);
6 while (!st.empty()) {
7 TreeNode node = st.peek();
8 if (node != null) {
9 st.pop(); // 将该节点弹出，避免重复操作，下面再将右中左节点添加到栈中
10 if (node.right!=null) st.push(node.right); // 添加右节点（空节点不入栈）
11 if (node.left!=null) st.push(node.left); // 添加左节点（空节点不入栈）
12 st.push(node); // 添加中节点
13 st.push(null); // 中节点访问过，但是还没有处理，加入空节点做为标记。
14
15 } else { // 只有遇到空节点的时候，才将下一个节点放进结果集
16 st.pop(); // 将空节点弹出
17 node = st.peek(); // 重新取出栈中元素
18 st.pop();
19 result.add(node.val); // 加入到结果集
20 }
21 }
22 return result;
23 }
24 }
后序代码
迭代法后序遍历代码如下： (注意此时我们和中序遍历相比仅仅改变了两行代码的顺序)
class Solution {
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> result = new LinkedList<>();
Stack<TreeNode> st = new Stack<>();
if (root != null) st.push(root);
while (!st.empty()) {
TreeNode node = st.peek();
if (node != null) {
st.pop(); // 将该节点弹出，避免重复操作，下面再将右中左节点添加到栈中
st.push(node); // 添加中节点
st.push(null); // 中节点访问过，但是还没有处理，加入空节点做为标记。
if (node.right!=null) st.push(node.right); // 添加右节点（空节点不入栈）
if (node.left!=null) st.push(node.left); // 添加左节点（空节点不入栈）
} else { // 只有遇到空节点的时候，才将下一个节点放进结果集
st.pop(); // 将空节点弹出
node = st.peek(); // 重新取出栈中元素
st.pop();
result.add(node.val); // 加入到结果集
}
}
return result;
}
}