二叉树遍历，你真的学会了吗 | 附微软面经
厚积薄发，向阳生长。
--题记
2020年5月20号我参加了微软的SWE暑期实习生面试，3月中旬投了简历，微软的笔试安排在3月25号，但我当时并没有收到笔试通知，以为暑期实习无缘微软了，但又收到了微软的面试通知，HR告知可以直接参加面试，当时有收到微软面试通知的信息，也有对自己算法能力的担忧。
前端小白从3月份开始准备面试，经历了煎熬的4月，期间不断地投递简历，参加笔试、面试，功夫不负有心人，抓住了春招的尾巴，四月底开始陆陆续续收到快手、字节、作业帮、京东、网易雷火的offer，之后对复习就没有那么上心了，所以面对微软的面试很担心算法这方面。
既然已经收到了offer，那为什么还要参加微软的面试呢？一来是既然投递了简历，能有一次面试机会，那就不要错过，长长见识也好；二来，也是很重要的，找工作是面向秋招的，互联网的压力程序员都会懂，相较之下外企就能够很好地保证work&life balance，所以也要积累经验，为秋招做准备。
微软的技术岗面试一共有3轮，前两轮只要拿到一个hire，就可以进到第三轮，所以不存在第一轮面挂的现象，都会进入到第二轮。
微软的面试经历给我的感觉就是，二叉树遍历，只会递归是不够的，掌握非递归遍历方式才是王道。所以这篇文章，我主要是想讲一下二叉树3种遍历方式的非递归实现。微软两轮面试中都考察了二叉树的非递归遍历，而且面试官深究细节，所以在准备面试微软的同学，一定不要错过这篇文章哦，也许下一次面试你就遇到了相同的算法题目。
二叉树结构
下图所示为一个二叉树：
二叉树节点
function Node(val) {
this.val = val;
this.left = null;
this.right = null;
}
二叉树遍历
按照根节点的访问顺序的不同，二叉树常见的遍历方式分为三种：前序、中序和后序。对于上图的二叉树，三种遍历方式的访问顺序分别是：
前序：ABDCEF
中序：DBAECF
后序：DBEFCA
接下来分别说明二叉树的递归遍历和非递归遍历实现。
01
对于三种遍历的递归方式，相信大家都能很快写出来：
前序
function preorder(root) {
if (root === null) return;
console.log(root.val);
preorder(root.left);
preorder(root.right);
}
中序
function inorder(root) {
if (root === null) return;
inorder(root.left);
console.log(root.val);
inorder(root.right);
}
后序
function postorder(root) {
if (root === null) return;
postorder(root.left);
postorder(root.right);
console.log(root.val);
}
那么非递归遍历呢，能不能很快写出来？
不要急，下面我会一步步带你把三种方式的非递归遍历整明白
02
前序
前序遍历的实现：
1) 判断根节点是否为空，如果为空，则返回；不为空，则入栈；
2) 对栈进行判断，如果栈不为空，则栈顶元素出栈，访问栈顶元素;
3) 对子节点进行判断，如果子节点不为空，则入栈，需要注意的是，右节点先入栈，左节点后入栈，这样能够保证节点的访问顺序为左节点先于右节点
代码实现：
var preorder_non_recursive = function (node) {
if (node === null) return;
let stack = [];
let p = node;
if (p !== null) {
stack.push(p);
while (stack.length > 0) {
p = stack.pop();
console.log(p.val);
if (p.right !== null) {
stack.push(p.right);
}
if (p.left != null) {
stack.push(p.left);
}
}
}
}
关于前序遍历的非递归还有另一种写法，循环条件为栈不为空或节点不为空，具体过程为：
1) 如果栈不为空或节点不为空，首先对节点进行判断，如果节点不为空，则访问节点，同时向左遍历到该节点的最左子树，遍历的同时将节点入栈；
2) 遍历到最左侧，如果栈不为空，则栈顶元素出栈，对栈顶元素的右节点进行上述判断；
说明：栈用于记录访问顺序，每次将栈顶元素弹出之后访问其右子树
var preorder_non_recursive = function(node){
if (node === null) return;
let stack = [];
let p = node;
while (stack.length > 0 || p !== null) {
while (p !== null) {
console.log(p.val);
stack.push(p);
p = p.left;
}
if (stack.length > 0) {
p = stack.pop();
p = p.right;
}
}
}
中序
中序遍历的思想是先遍历到根节点的最左侧，之后栈顶元素弹出，访问，再对栈顶元素的右子树进行判断。
算法过程：
1) 如果栈不为空或节点不为空，首先对节点进行判断，如果节点不为空，则向左遍历到该节点的最左子树，遍历的同时将节点入栈；
2) 遍历到最左侧，如果栈不为空，则栈顶元素出栈，访问栈顶元素，对栈顶元素的右节点进行上述判断；
注意：遍历过程跟先序遍历的第二种实现方式类似，不同的是访问元素的位置，先序遍历是先访问元素，再入栈，中序遍历是直接入栈，指针走到最左侧再弹出栈顶元素进行访问
代码实现：
var inorder_non_recursive = function(node){
if (node === null) return;
let stack = [];
let p = node;
while (stack.length > 0 || p !== null) {
while (p !== null) {
stack.push(p);
p = p.left;
}
if (stack.length > 0) {
p = stack.pop();
console.log(p.val);
p = p.right;
}
}
}
后序
后序遍历的实现相对先序遍历和中序遍历相对复杂，不过可以借助先序遍历的思维去实现，先序遍历是根左右，我们可以先实现根右左的遍历，再借助另一个栈逆序输出，得到左右根的顺序。
代码实现：
// 两个栈实现非递归
var postorder_non_recursive = function(node) {
if (node === null) {
return;
}
let p = node;
let stack = [];
let output = [];
while (p !== null || stack.length > 0) {
if (p !== null) {
stack.push(p);
// 另一个栈存放元素：中右左
output.push(p);
p = p.right; // 遍历到最右
} else {
p = stack.pop();
p = p.left;
}
}
while (output.length > 0) {
console.log(output.pop().val);
}
}
关于二叉树的部分就这些了，那关于二叉树的非递归遍历实现，你学会了吗？
除了以上提到的三种遍历方式，二叉树的遍历还有层次遍历，从根节点开始，从上到下，从左向右依次访问节点，也是很经典的算法，关于层次遍历我们会在后续的算法系列中进行讲解。
最后附上微软的算法题：
一面：
最长回文子串
中序遍历递归和非递归
中序遍历的下一个子节点
二面：
单链表逆序
二进制转十进制，考虑溢出
将二叉树当前节点的值更新为当前节点所有子节点的值之和（递归和非递归）
最后我想说，如果这篇文章对你有帮助，那就请你帮我三个小忙：
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