Algorithm | 【二叉树】前序、中序、后序遍历非递归方式

深度优先遍历的三种遍历方式，可看出区别在于访问根的位置不同。
以下使用非递归的实现方式，总结出前序、中序、后序遍历的模板。基本相同的代码，只作了稍微的改变。

前序遍历：根-左-右

class Solution {
    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        if(root == null){
            return res;
        }
        while(root != null || !stack.isEmpty()){
            while(root!= null){
                //访问根
                res.add(root.val);
                stack.push(root);
                //遍历左边
                root = root.left;
            }
            root = stack.pop();
             //遍历右边
            root = root.right;
        }
        return res;
    }
}

中序遍历：左-根-右

class Solution {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        if(root == null){
            return res;
        }
        while(root != null || !stack.isEmpty()){
            while(root != null){
                stack.push(root);
                //遍历左
                root = root.left;
            }
            root = stack.pop();
            //访问根节点，与前序相比，就改变了这个位置
            res.add(root.val);
            //遍历右
            root = root.right;
        }
        return res;
    }  
}

后序遍历：左-右-根

先输出 根-右-左，然后进行反转得到 左-右-跟

class Solution {
    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> res =  new ArrayList<>();
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        if(root == null){
            return res;
        }
        while(root != null || !stack.isEmpty()){
            while(root != null){
                res.add(root.val);
                stack.push(root);
               //与前序相比，左改成右
                root = root.right;
            }
            root = stack.pop();
            //与前序相比，右改成左
            root = root.left;
        }
        //然后对 根-右-左 结果进行反转，反转后结果为 左-右-跟
        Collections.reverse(res);
        return res;
    }
}