js先序遍历的非递归方式，先序遍历的代码

JS树结构数据的遍历

1、二叉树有深度遍历和广度遍历， 深度遍历有前序、 中序和后序三种遍历方法。二叉树的前序遍历可以用来显示目录结构等；中序遍历可以实现表达式树，在编译器底层很有用；后序遍历可以用来实现计算目录内的文件及其信息等。

2、首先，它可以用来表示变量，比如变量vars= 在正则表达式中，它可以匹配结尾/sa$/。

3、如果对象是一个类数组对象，那用array.from方法转成一个数组就可以用for...of来遍历了。

4、join()把数组的所有元素放入一个字符串。元素通过指定的分隔符进行分隔。pop()删除并返回数组的最后一个元素 push()向数组的末尾添加一个或更多元素，并返回新的长度。reverse()颠倒数组中元素的顺序。

5、在实际的工作和业务需求中，我们经常会碰到树形数据结构，比如公司组织架构、组织层级、省市县或者事物的分类等等数据。那么在JavaScript中如何将数组转为树形结构和树形结构转为数组，本文就详细的来探究一下。

相关问答

Q1: ...树以数组存储,试写一个非递归算法实现对该树的前序遍历

1、假设：T是要遍历树的根指针，若T ！= NULL 对于非递归算法，引入栈模拟递归工作栈，初始时栈为空。

2、这问题就转化成怎么写非递归先序遍历了，这可以用栈来实现的。只要判断某个结点是不是叶子结点后，再顺序访问其左儿子结点，同时把右儿子结点入栈。

3、假定用两个一维数组L[N]和R[N]作为有N个节点1，2，...，N的二叉树的存储结构，L[i]和R[i]分别指示结点i的左儿子和右儿子；L[i]=0(R[i]=0)表示i的左(右)儿子为空。

4、中序遍历非递归算法之二 Status InOrderTraverse(BiTree T， Status (* Visit)(TElemType e)) { //采用二叉链表存储结构，Visit是对数据元素操作的应用函数。

5、下面来看一下关于统计二叉树结点个数的非递归算法设计：将根结点插入队列。判断队列是否为空，非空执行第三步，否则执行第四步退出循环。从队列中取出一个结点，同时将取出结点的儿子结点插入队列。

Q2: JS常见排序算法

1、解析：归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。堆排序：解析：堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。

2、插入排序插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

3、即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。重复第一趟步骤，直至全部排序完成。

4、可以看出， reverse() 会直接改变原数组，并且返回值也是倒序后的数组。

5、js提供了sort方法，方便对数组进行排序，然而不同引擎对js的sort方法解析可能存在差异。本文基于v8引擎进行分析。在v8引擎中，对sort方法提供了2种排序算法：插入排序及快排序。

6、下面整理了一下一些常见的算法在JavaScript下的实现，包括二分法、求字符串长度、数组去重、插入排序、选择排序、希尔排序、快速排序、冒泡法等等。仅仅是为了练手，不保证高效与美观，或许还有Bug，有时间再完善吧。

Q3: 二叉树的遍历非递归算法中应注意哪些问题

方法1：访问T-data后，将T入栈，遍历左子树；遍历完左子树返回时，栈顶元素应为T，出栈，再先序遍历T的右子树。

（注：当栈中元素位于栈顶即将出栈时，意味着其左子树已访问完，出栈后应该立即访问其根结点，再进入其右子树的访问），只有这两部分的工作均完成后，程序 方能结束。

等左读完了，取出右再读入。对子树进行同样的操作。也就是 除了叶子节点，所有的右子节点都要压一次栈。 递归的是调用的系统栈，非递归的是用 堆中的数组来模拟系统栈。

先序遍历 在先序遍历中，对节点的访问工作是在它的左右儿子被访问之前进行的。换言之，先序遍历访问节点的顺序是根节点-左儿子-右儿子。由于树可以通过递归来定义，所以树的常见操作用递归实现常常是方便清晰的。

(1)二叉树的中序、前序、后序的递归、非递归遍历算法，层次序的非递归遍历算法的实现，应包含建树的实现。要求：遍历的内容应是千姿百态的。(2)树与二叉树的转换的实现。

数据结构实验---二叉树操作2008-12-04 19：07按层次输入，这样可以根据实际需要建立树型，更为实用。但我的程序仍存在一个问题，就是遍历（2）：输出为空的孩子时都会多输出两个空孩子。不知道怎么改。

Q4: 二叉树先序遍历递归算法和非递归算法本质区别?

先序遍历 在先序遍历中，对节点的访问工作是在它的左右儿子被访问之前进行的。换言之，先序遍历访问节点的顺序是根节点-左儿子-右儿子。由于树可以通过递归来定义，所以树的常见操作用递归实现常常是方便清晰的。

先序遍历是中-左-右 进行遍历，每次 读入中后，下一步是读入左，读入左的下一步是读入右，但是左可能也是一颗树，那么 右就应该被压栈，保存。等左读完了，取出右再读入。对子树进行同样的操作。

后序遍历是二叉树遍历的一种，有递归算法和非递归算法两种。

Q5: 先序遍历和后序遍历是什么

先序：是二叉树遍历中的一种，即先访问根结点，然后遍历左子树，后遍历右子树。遍历左、右子树时，先访问根结点，后遍历左子树，后遍历右子树，如果二叉树为空则返回。

中序遍历：先遍历左子树，再输出父节点，然后遍历右子树。后序遍历：先遍历左子树，再遍历右子树，最后输出父节点。

前序遍历的方式是首先访问根节点，然后访问左子树，最后访问右子树。中序遍历的方式是首先访问左子树，接着访问根结点，最后访问右子树。后序遍历的方式是首先访问左子树，接着访问右子树，最后访问根结点。

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