与数组和链表不同，二叉树有几种遍历方式。遍历算法大致分为深度优先和广度优先遍历算法，这取决于算法实际如何工作。顾名思义，深度优先在访问同级别兄弟之前先向二叉树纵深访问，而广度优先是先访问同一级别中的所有节点然后再进入下一级别，因此它也被称为级别顺序遍历。 PreOrder和InOrder树遍历算法都是深度优先的，预序和中序算法之间的唯一区别是访问二叉树的根，左节点和右节点的顺序。
InOrder遍历算法首先访问左节点，然后是root节点，最后是右节点。这与首先访问根的预序遍历不同。InOrder遍历的一个重要特性是，如果给定的二叉树是二叉搜索树，它将按排序顺序打印节点。
请记住，如果左子树中的所有节点都低于root并且右子树中的所有节点都大于root，则二叉树称为二叉搜索树。
在示例中，使用二叉搜索树来演示InOrder树遍历以排序顺序打印二叉树的节点，并分享了这个问题的递归和迭代解决方案。从面试的角度来看，这非常重要。即使递归解决方案更容易，占用更少的代码行，并且更具可读性，您也应该知道如何在没有Java递归的情况下遍历二叉树，以便在编程面试中做得更好。
Java中InOrder遍历二叉树 - 递归
由于二叉树是递归数据结构，因此递归是解决基于树的问题的最佳方法。以下是二叉树InOrder遍历的步骤：
- 访问左节点
- 访问root
- 访问右节点
要实现此算法，您可以使用InOrder遍历编写一个方法来遍历二叉树的所有节点，方法如下：
在inOrder（TreeNode节点）中编写方法
检查node == null，如果是，则返回，这是我们的基本情况。
调用inOrder（node.left）以递归方式访问左子树
打印节点的值
调用inOrder（node.right）以递归方式遍历右子树。
这将按照InOrder遍历打印二叉树的所有节点。如果二叉树是二叉搜索树，则树的所有节点将按排序顺序打印。这是一种在Java中实现InOrder算法的方法：
private void inOrder(TreeNode node) {
if (node == null) {
return;
}
inOrder(node.left);
System.out.printf("%s ", node.data);
inOrder(node.right);
}
该方法是私有方法，因为它是通过另一个公共方法inorder（）公开的，后者不需要来自客户端的参数。这是一个facade模式的例子，它使客户端的方法更简单。递归算法很容易理解，深入到左子树，直到找到叶节点。一旦找到，递归堆栈就开始展开，打印节点数据并开始探索右子树。
Java中InOrder遍历二叉树 - 迭代
您可以使用堆栈将递归的顺序算法转换为迭代的顺序算法。。 没有递归的解决方案虽然不容易阅读，但也不是很难理解。 我们从根和进程开始，直到当前节点或Stack不为空。 我们开始从左子树推节点，直到到达叶节点。 此时，我们pop（）最后一个元素，打印它的值，并通过指定current=current.right开始探索右子树。这将一直持续到堆栈变空为止，此时，二叉树的所有元素都被访问，树遍历完成。
4
/ \
2 5
/ \ \
1 3 6
public void inOrderWithoutRecursion() {
Stack nodes = new Stack<>();
TreeNode current = root;
while (!nodes.isEmpty() || current != null) {
if (current != null) {
nodes.push(current);
current = current.left;
} else {
TreeNode node = nodes.pop();
System.out.printf("%s ", node.data);
current = node.right;
}
}
}
Output
1 2 3 4 5 6
因为我们的二叉树是一个二叉搜索树，所以可以看到它们是按排序顺序打印的。
Java中使用InOrder算法遍历二叉树
这是我们在Java中使用InOrder算法遍历二叉树的完整程序。类似于我们之前看到的preOrder示例，唯一的区别是root的访问顺序不是首先而是其次。 递归算法很简单，但迭代算法有点难以理解。您必须记住，堆栈是一个后进先出的数据结构，您先推的节点将最后弹出。因为您需要按左--右的顺序访问节点，所以您必须先推左树的节点，直到到达叶节点。然后打印该值并开始访问右子树。
我们使用了相同的BinaryTree和TreeNode类，在早期的基于树的问题（例如计算叶节点）中，它用于表示二叉树。二叉树是常规二叉树，TreeNode表示二叉树中的节点。
import java.util.Stack;
/*
* Java Program to traverse a binary tree
* using inorder traversal without recursion.
* In InOrder traversal first left node is visited, followed by root
* and right node.
*
* input:
* 4
* / \
* 2 5
* / \ \
* 1 3 6
*
* output: 1 2 3 4 5 6
*/
public class InOrderTraversal {
public static void main(String args) throws Exception {
// construct the binary tree given in question
BinaryTree bt = BinaryTree.create();
// traversing binary tree using InOrder traversal using recursion
System.out
.println("printing nodes of a binary tree on InOrder using recursion");
bt.inOrder();
System.out.println(); // insert new line
// traversing binary tree on InOrder traversal without recursion
System.out
.println("printing nodes of binary tree on InOrder using iteration");
bt.inOrderWithoutRecursion();
}
}
class BinaryTree {
static class TreeNode {
String data;
TreeNode left, right;
TreeNode(String value) {
this.data = value;
left = right = null;
}
boolean isLeaf() {
return left == null ? right == null : false;
}
}
// root of binary tree
TreeNode root;
/**
* traverse the binary tree on InOrder traversal algorithm
*/
public void inOrder() {
inOrder(root);
}
private void inOrder(TreeNode node) {
if (node == null) {
return;
}
inOrder(node.left);
System.out.printf("%s ", node.data);
inOrder(node.right);
}
public void inOrderWithoutRecursion() {
Stack nodes = new Stack<>();
TreeNode current = root;
while (!nodes.isEmpty() || current != null) {
if (current != null) {
nodes.push(current);
current = current.left;
} else {
TreeNode node = nodes.pop();
System.out.printf("%s ", node.data);
current = node.right;
}
}
}
/**
* Java method to create binary tree with test data
*
* @return a sample binary tree for testing
*/
public static BinaryTree create() {
BinaryTree tree = new BinaryTree();
TreeNode root = new TreeNode("4");
tree.root = root;
tree.root.left = new TreeNode("2");
tree.root.left.left = new TreeNode("1");
tree.root.left.right = new TreeNode("3");
tree.root.right = new TreeNode("5");
tree.root.right.right = new TreeNode("6");
return tree;
}
}
Output
printing nodes of a binary tree on InOrder using recursion
1 2 3 4 5 6
printing nodes of a binary tree on InOrder using iteration
1 2 3 4 5 6
这就是如何使用InOrder遍历算法访问二叉树的所有节点。 正如我之前所说，InOrder是一种深度优先遍历算法，在访问root之前首先探索左子树，最后探索右子树，因此它也被称为LNR（左节点右）算法。 inorder遍历还有一个独特的属性，如果给定的二叉树是二叉搜索树，它会按排序顺序打印节点。 因此，如果必须按BST的排序顺序打印所有节点，则可以使用此算法。
