数据结构之关于树的操作(树的递归和非递归遍历)-（四补）

   前面写了一些关于树的操作，但是没有实现树的遍历的非递归写法。

  通常树有四种遍历方法：1.层次遍历（需要用到树的高度，此文没有考虑）

                 2.前序遍历(根左右)；3.中序遍历(左根右)；4.后序遍历(左右根)

  树的结构如下：

  层次遍历：123456789

  前序遍历：124895367

  中序遍历：849251637

  后序遍历：894526731

    java代码实现三种遍历的递归和和非递归实现  

package com.lip.datastructure.tree;

import java.util.Stack;
/**
 * @author lip
 */
public class Tree
	{
		public static void main(String[] args)
			{
               Node<Integer>root=getNode();
               System.out.println("前序遍历（非递归）");
               preOrder(root);
               System.out.println("前序遍历（递归）");
               preOrderRecursive(root);
               System.out.println();
               System.out.println("中序遍历（非递归）");
               infixOrder(root);
               System.out.println("中序遍历（递归）");
               infixOrderRecursive(root);
               System.out.println();
               System.out.println("后序遍历（非递归）");
               postOrder(root);
               System.out.println("后序遍历（递归）");
               postOrderRecursive(root);

			}
		public static Node getNode()
		{
			Node<Integer>node1=new Node(1);
			Node<Integer>node2=new Node(2);
			Node<Integer>node3=new Node(3);
			node1.left=node2;
			node1.right=node3;
			Node<Integer>node4=new Node(4);
			Node<Integer>node5=new Node(5);
			node2.left=node4;
			node2.right=node5;
			Node<Integer>node6=new Node(6);
			Node<Integer>node7=new Node(7);
			node3.left=node6;
			node3.right=node7;
			Node<Integer>node8=new Node(8);
			Node<Integer>node9=new Node(9);
			node4.left=node8;
			node4.right=node9;
			return node1;
		}
		//前序遍历，非递归
		@SuppressWarnings("rawtypes")
		public static void preOrder(Node root)
		{
			Stack<Node>stack=new Stack<Node>();
			stack.push(root);
			while(stack.size()>0)
				{
					Node tempNode=stack.pop();
					if(tempNode!=null)
						{
					      System.out.print(tempNode.data);
					      stack.push(tempNode.right);
					      stack.push(tempNode.left);
						}
				}
			System.out.println();
		}
		//前序遍历(根左右)，递归
		public static void preOrderRecursive(Node root)
		{
			if(root!=null)
				{
					System.out.print(root.data);
					preOrderRecursive(root.left);
					preOrderRecursive(root.right);
				}
		}
		//中序遍历（左根右），非递归
		public static void infixOrder(Node root)
		{
			Stack<Node>stack=new Stack<Node>();
			stack.push(root);
			while(stack.size()>0)
				{
					Node temp=stack.pop();
					if(temp!=null)
						{
							if((temp.left==null)&&(temp.right==null))
								System.out.print(temp.data);
							else
								{
									stack.push(temp.right);
									stack.push(new Node(temp.data));
									stack.push(temp.left);
								}
						}
				}
			System.out.println();
		}
		//中序遍历（左根右），递归
		public static void infixOrderRecursive(Node root)
		{
			if(root!=null)
				{
					infixOrderRecursive(root.left);
					System.out.print(root.data);
					infixOrderRecursive(root.right);
				}
		}
		//后序遍历（左右根），非递归
		public static void postOrder(Node root)
		{
			Stack<Node>stack=new Stack<Node>();
			stack.push(root);
			Node temp;
			while(stack.size()>0)
				{
					temp=stack.pop();
					if(temp!=null)
						{
							if(temp.left==null&&temp.right==null)
								System.out.print(temp.data);
							else {
								stack.push(new Node(temp.data));
								stack.push(temp.right);
								stack.push(temp.left);
							}
						}
				}
			System.out.println();
		}
		//后序遍历（左右根），递归
		public static void postOrderRecursive(Node root)
		{
			if(root!=null)
				{
					postOrderRecursive(root.left);
					postOrderRecursive(root.right);
					System.out.print(root.data);
				}
		}


	}
   class Node <T>
   {
	   public Node left;
	   public Node right;
	   public T data;
	   public Node(T data)
	   {
		   this.data=data;
	   }
   }

    其实递归和非递归的区别也就是非递归使用stack来回溯（也可以看做是一种特殊的递归）

数据结构之关于树的操作(树的递归和非递归遍历)-（四补）

原文：http://blog.csdn.net/yilip/article/details/45681729