中序遍历（基于栈的非递归实现）和层序遍历（基于队列的实现）是二叉树遍历中的两种重要方法

中序遍历（基于栈的非递归实现）和层序遍历（基于队列的实现）是二叉树遍历中的两种重要方法，分别体现了深度优先与广度优先的访问策略。

1. 中序遍历（非递归，基于栈）

def inorder_traversal(root):
    stack = []
    result = []
    current = root
    while current or stack:
        # 一直向左走到底，将路径上节点入栈
        while current:
            stack.append(current)
            current = current.left
        # 当前为空，弹出栈顶并访问
        current = stack.pop()
        result.append(current.val)  # 访问节点
        current = current.right  # 转向右子树
    return result

该方式模拟了递归调用的过程，通过显式使用栈来保存回溯路径，确保在访问完左子树后能正确回到根节点再进入右子树。

2. 层序遍历（基于队列）

from collections import deque

def level_order_traversal(root):
    if not root:
        return []
    queue = deque([root])
    result = []
    while queue:
        node = queue.popleft()
        result.append(node.val)
        if node.left:
            queue.append(node.left)
        if node.right:
            queue.append(node.right)
    return result

利用先进先出的队列特性，保证每一层的节点按从左到右顺序被处理，适合用于求解树的层次结构相关问题，如层平均值、最大宽度等。

补充说明中强调：不同遍历方式生成的线性序列反映了不同的逻辑顺序。例如：

• 中序遍历对二叉搜索树可得到升序序列；
• 层序遍历则揭示了树的层级分布。

这些序列中所谓的“前驱”与“后继”关系依赖于具体的遍历规则，并无全局统一性。
前序遍历和后序遍历的非递归实现同样基于栈结构，但访问节点的顺序不同，因此入栈策略也有所区别。

1. 前序遍历（根 → 左 → 右）非递归实现

核心思想：使用栈模拟递归过程。每次弹出一个节点并访问，然后先将其右子节点入栈，再将左子节点入栈（确保左子树优先被处理）。

def preorder_traversal(root):
    if not root:
        return []
    stack = [root]
    result = []
    while stack:
        node = stack.pop()
        result.append(node.val)
        # 先压右再压左，保证左子树先出栈
        if node.right:
            stack.append(node.right)
        if node.left:
            stack.append(node.left)
    return result

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2. 后序遍历（左 → 右 → 根）非递归实现

后序遍历较复杂，因为根节点必须在左右子树都访问完之后才能输出。常用方法是“双栈法”或“标记法”。这里介绍简洁高效的双栈法：
思路：

• 第一个栈用于遍历，顺序为：根 → 左 → 右（类似前序）；
• 将访问的节点按此顺序压入第二个栈；
• 最终从第二个栈弹出时，顺序变为：根 ← 右 ← 左，即后序的逆序。

def postorder_traversal(root):
    if not root:
        return []
    stack1 = [root]  # 主栈，用于遍历
    stack2 = []      # 辅助栈，记录逆序结果
    while stack1:
        node = stack1.pop()
        stack2.append(node)
        # 先压左再压右，保证右子树先处理
        if node.left:
            stack1.append(node.left)
        if node.right:
            stack1.append(node.right)
    # 弹出辅助栈得到后序序列
    result = []
    while stack2:
        result.append(stack2.pop().val)
    return result

💡 提示：也可以用单栈+指针标记已访问子树的方式实现，但双栈更直观易懂。

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总结对比

遍历方式	访问顺序	栈操作特点
前序	根 → 左 → 右	直接弹出访问，先压右后压左
中序	左 → 根 → 右	一路向左入栈，为空则弹出访问并转向右
后序	左 → 右 → 根	使用双栈，模拟反向输出