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有以下二叉树：
一、递归
1.1 前序遍历-递归
1.2 中序遍历-递归
1.3 后序遍历-递归
二、递归--使用链表
2.1 前序遍历-递归-返回链表
2.2 中序遍历-递归-返回链表
2.3 后序遍历-递归-返回链表
三、迭代--使用栈
3.1 前序遍历-迭代-使用栈
3.2 中序遍历-迭代-使用栈
3.3 后序遍历-迭代-使用栈
四、层序遍历
4.1 层序遍历-迭代-使用队列
4.2 层序遍历-迭代-返回二维链表
有以下二叉树：
一、递归
| 逻辑/思路： | |
| 递归思想是将大问题分解为解法相似的小问题。 | |
| 已知根节点有左右子树，根节点的子节点又各有自己的左右子树，不断地对每棵子树进行左右分解，这就是从大问题到小问题。 | |
| 递归有两大关键条件：递推条件和回归条件，前者作用于递，后者作用于归。 | |
| 递推条件 | 在方法中，不断将左右子节点分别作为参数，重复调用本方法，每轮调用方法都在访问更深地子节点，达成了递归中的推进条件； |
| 回归条件 | 当访问到的节点为null时(如上图)，就不能继续往下访问了，所以节点为null时，就return，这是回归条件； |
| 二叉树的前中后序递归遍历，思路基本相同，区别只在于调用方法和打印的顺序不同。 |
| 以下分别是二叉树的前序、中序、后序递归遍历的代码： |
1.1 前序遍历-递归
public static void PreorderTraversal1(TreeNode root) { //当前节点为null，则return；if(root == null){return;}//打印当前节点；System.out.print(root.val+" ");//找左子节点；PreorderTraversal1(root.left);//找右子节点；PreorderTraversal1(root.right);}//运行结果：
1 2 3 4 5 6 7 1.2 中序遍历-递归
public static void InorderTraversal1(TreeNode root) {//当前节点为null，则return；if(root == null){return;}//找左子节点；InorderTraversal1(root.left);//打印当前节点；System.out.print(root.val+" ");//找右子节点；InorderTraversal1(root.right);}//运行结果：
3 2 4 1 5 7 6 1.3 后序遍历-递归
public static void PostorderTraversal1(TreeNode root) {//当前节点为null，则return；if(root == null){return;}//找左子节点；PostorderTraversal1(root.left);//找右子节点；PostorderTraversal1(root.right);//打印当前节点；System.out.print(root.val+" ");}//运行结果：
3 4 2 7 6 5 1 二、递归--使用链表
| 逻辑/思路： | |
| 同样是使用递归的逻辑思想，只是由于使用了链表的数据结构，所以在递归的过程中需要将元素加入到链表中。 |
2.1 前序遍历-递归-返回链表
public static List<Integer> preorderTraversal2(TreeNode root){//新建链表；List<Integer> list = new ArrayList<>();//当前节点为null，则return；if(root == null){return list;}//add当前节点；list.add(root.val);//找当前节点的左子节点，并存储在新链表中；List<Integer> listLeft = preorderTraversal2(root.left);//将代表左子树的新链表中的元素全部添加到list中；list.addAll(listLeft);//找当前节点的右子节点，并存储在新链表中；List<Integer> listRight = preorderTraversal2(root.right);//将代表右子树的新链表中的元素全部添加到list中；list.addAll(listRight);//返回代表这个子树的list；return list;}//运行结果：
1 2 3 4 5 6 7 2.2 中序遍历-递归-返回链表
public static List<Integer> InorderTraversal2(TreeNode root){//新建链表；List<Integer> list = new ArrayList<>();//当前节点为null，则return；if(root == null){return list;}//找当前节点的左子节点，并存储在新链表中；List<Integer> listLeft = InorderTraversal2(root.left);//将代表左子树的新链表中的元素全部添加到list中；list.addAll(listLeft);//add当前节点；list.add(root.val);//找当前节点的右子节点，并存储在新链表中；List<Integer> listRight = InorderTraversal2(root.right);//将代表右子树的新链表中的元素全部添加到list中；list.addAll(listRight);//返回代表这个子树的list；return list;}//运行结果：
3 2 4 1 5 7 6 2.3 后序遍历-递归-返回链表
public static List<Integer> PostorderTraversal2(TreeNode root){//新建链表；List<Integer> list = new ArrayList<>();//当前节点为null，则return；if(root == null){return list;}//找当前节点的左子节点，并存储在新链表中；List<Integer> listLeft = PostorderTraversal2(root.left);//将代表左子树的新链表中的元素全部添加到list中；list.addAll(listLeft);//找当前节点的右子节点，并存储在新链表中；List<Integer> listRight = PostorderTraversal2(root.right);//将代表右子树的新链表中的元素全部添加到list中；list.addAll(listRight);//add当前节点；list.add(root.val);//返回代表这个子树的list；return list;}//运行结果：
3 4 2 7 6 5 1 三、迭代--使用栈
| 逻辑/思路： | |
| 迭代是使用栈来帮助遍历二叉树。这种遍历方式利用了栈“后进先出”的特点，来达到对二叉树中的父节点进行回溯的目的。 也就是说，当遍历到一个节点即将该节点压栈，当完成对左子树的访问之后，利用弹出并记录栈顶元素的方式，得到左子树的父节点，并通过这个父节点访问右子树。 因为压栈的第一个元素必然为根节点，因此，当栈为空时，必然全部节点都遍历完成了。 |
3.1 前序遍历-迭代-使用栈
public static void PreorderTraversal3(TreeNode root){//如果root为null，return；if(root == null){return;}//新建一个栈；Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();//将根节点压栈；stack.push(root);//如果栈不为空；while (!stack.isEmpty()){//弹出栈顶元素，并记录为cur；TreeNode cur = stack.pop();//因为是前序遍历，打印当前节点，再进行后续操作；System.out.print(cur.val+" ");//如果cur的右子节点不为空，则将其压栈；if(cur.right != null){stack.push(cur.right);}//如果cur的左子节点不为空，则将其压栈；if(cur.left != null){stack.push(cur.left);}}}//运行结果：
1 2 3 4 5 6 7 | 为什么压栈先压右子节点，再压左子节点？ |
| 因为要按前序遍历打印，而栈是后进先出，所以后压左子节点，等下先弹出的也是左子节点，先弹出先打印。 |
3.2 中序遍历-迭代-使用栈
public static void InorderTraversal3(TreeNode root){//如果root为null，return；if(root == null){return;}//新建一个栈；Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();//用一个临时“指针”记录root(因为要移动指针，不然等下根节点跑哪去都不知道了)TreeNode cur = root;//如果cur不为空或者栈不为空；while (cur != null || !stack.isEmpty()){//如果节点不为空，则将节点压栈，并让指针不断向左子节点移动，直到节点为空；//当循环停下时，此时栈顶元素必然是树中最左边且未被遍历过的节点；while (cur != null){stack.push(cur);cur = cur.left;}//弹出栈顶元素，并记录为pre；TreeNode pre = stack.pop();//因为是中序遍历，打印当前节点，再进行后续操作；System.out.print(pre.val+" ");//如果pre的右子节点不为空，则将指针cur移动到右子节点上；if(pre.right != null){cur = pre.right;}}}//运行结果：
3 2 4 1 5 7 6 | 为什么进入循环的判断条件是cur != null || !stack.isEmpty()？ |
| cur不为空的判断条件是为了让一开始栈中还没有元素时，能够顺利进入循环。 栈不为空代表还有元素没有遍历。 |
3.3 后序遍历-迭代-使用栈
public static void PostorderTraversal3(TreeNode root){//如果root为null，return；if(root == null){return;}//新建一个栈；Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();//用一个临时“指针”记录root(因为要移动指针，不然等下根节点跑哪去都不知道了)TreeNode cur = root;//将根节点压栈；stack.push(root);//如果栈不为空；while (!stack.isEmpty()) {//查看并记录栈顶元素这个节点；TreeNode peek = stack.peek();//根据以下条件，进行后续操作；if (peek.left != null && peek.left != cur && peek.right != cur) {stack.push(peek.left);} else if (peek.right != null && peek.right != cur) {stack.push(peek.right);} else {System.out.print(stack.pop().val + " ");cur = peek;}}}//运行结果：
3 4 2 7 6 5 1 | 上述代码中的 if...else if..else 为什么这样设置条件？ | |
| if (peek.left != null && peek.left != cur && peek.right != cur) { stack.push(peek.left); } | |
| 判断peek有没有左子节点，且peek的左右子节点有没有被处理过； | |
| 如果左右子节点都没有被处理过，那么将peek的左子节点压栈； | |
| else if (peek.right != null && peek.right != cur) { stack.push(peek.right); } | |
| 再判断peek有没有右子节点，且peek的右子节点有没有被处理过； | |
| 在这里不能对左子节点判断是否操作过，因为是先遍历的左子节点，如果存在左子节点必然是操作过的。所以如果加入左子节点的判断，则必然进不了这个else if； | |
| 如果右子节点没有被处理过，那么将peek的右子节点压栈； | |
| 通过前两个条件可以看出，只要有左子节点，必然先处理左子节点，没有左子节点或者左子节点被处理完了，才开始处理右子节点；处理方法如下： | |
| else { System.out.print(stack.pop().val + " "); cur = peek; } | |
| 直到所有左右子节点处理完毕，最后一个弹出栈并被处理的，必然是一开始压栈的根节点root。 | |
四、层序遍历
| 逻辑/思路： | |
| 层序遍历与前序、中序、后序遍历都不同，层序遍历使用的是队列的数据结构进行遍历。 核心思想是利用队列“先进先出”和“队头出，队尾入”的特点，分层遍历二叉树。 如果需要返回一个二维链表，则是将二叉树每层的节点按顺序添加到各个链表中，每个链表代表一层，最终链表将作为元素，被添加到二维链表中； |
4.1 层序遍历-迭代-使用队列
public static void SequenceTraversal1(TreeNode root){//如果root为null，return；if(root == null){return;}//创建队列，root入队列；Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();queue.offer(root);//如果队列中还有元素；while (queue.size() != 0){//队首出队列并记录cur；TreeNode cur = queue.poll();//打印cur的值；System.out.print(cur.val + " ");//如果cur有左子节点，将左子节点入队列；if(cur.left != null){queue.offer(cur.left);}//如果cur有右子节点，将右子节点入队列；if(cur.right != null){queue.offer(cur.right);}}}//运行结果：
1 2 5 3 4 6 7 4.2 层序遍历-迭代-返回二维链表
public static List<List<Integer>> SequenceTraversal2(TreeNode root){//创建二维链表diList；List<List<Integer>> diList = new LinkedList<>();//如果root为空则return；if(root == null){return diList;}//创建队列，root入队列；Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();queue.offer(root);//如果队列中还有元素；while(!queue.isEmpty()){//计算队列中的元素数量；int size = queue.size();//创建链表，用于存储每层的节点；List<Integer> list = new LinkedList<>();//根据上面的size确定需要循环多少次，即处理多少个节点；while (size>0){//队首出队列；TreeNode cur = queue.poll();//出队列一个size就--；size--;//把出队列的元素添加到list中；list.add(cur.val);//如果cur有左子节点，将左子节点入队列；if(cur.left != null){queue.offer(cur.left);}//如果cur有右子节点，将右子节点入队列；if(cur.right != null){queue.offer(cur.right);}}//把链表list添加到diList中；diList.add(list);}//返回diList；return diList;}//运行结果：
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