前言：
紧接着上篇 ，来说一下二叉树的遍历。
本次一本正经的胡说八道，以以下这个二叉树为例子进行遍历：
接着是要引入二叉树实现的代码：
this.root = null;
this.insert = insert;
}
function insert(data) {
var n = new Node(data,null,null);
if (this.root == null) {
this.root = n;
}
else {
var current = this.root;
var parent;
while (true) {
parent = current;
if (data < current.data) {
current = current.left;
if (current == null) {
parent.left = n;
break;
}
}
else {
current = current.right;
if (current == null) {
parent.right = n;
break;
}
}
}
}
}
二叉树遍历的分类
二叉树的遍历分为先序、中序、后序遍历。这里说到的先序、中序、后序是相对于父节点来说。父节点的值先输出就是先序，三者间它在中间输出就是中序，最后输出就是后序。至于那个是父节点是相对而言的，因为除了叶子节点（最底下一层节点），其他每个节点都可以是父节点。
先序遍历
先序遍历就是，先打印父节点，然后是左子节点（左子树），然后再打印右子节点（子树）。
function BST() {
this.root = null;
this.insert = insert;
this.preOrder = preOrder;
}
preOrder函数是递归实现的，应该说二叉树的遍历都是递归实现的。可能有些人会因为先序遍历的特征：“先打印父节点，然后是左子节点（左子树），然后再打印右子节点（子树）” 而陷入一个错误的想法，这想法是什么请看下图：
注意红框部分，父节点是10，左子节点是3，右子节点是18，因为上面的结论，可能会错误地认为打印的顺序是10 → 3 → 18，然而事实并非如此[捂脸]，真是的顺序是：先打印10，然后是打印左子树，打印完左子树的全部节点后，才开始打印以10位父节点的右子树：
这个时候，你的脑海就该这样想：
然后是这样想：
如此类推打印完以10为父节点的左子树，然后也是以这样的方式打印以10为父节点的右子树，按着这种 拆分代替的思想 来理解会更好明白二叉树的遍历。
然后最终，先序遍历改二叉树的顺序是：
按图的输出顺序是：10 -> 3 -> 2 -> 4 -> 9 -> 8 -> 9 -> 18 -> 13 -> 21
最后来实践一下，先序遍历：
这里强调一下，输出顺序和插入顺序有关的，因为你插入顺序不同生成的二叉树也是不同的。有疑问的可以去 细看一下，有比较明白的说明了二叉树，也可以实验一下：
中序遍历
看完先序遍历，已经可以类推到很多和中序、后序遍历相关的知识点。中序遍历的特征是：先打印左子树（左子节点），接着打印父节点，最后打印右子树（右子节点）。
function BST() {
this.root = null;
this.insert = insert;
this.preOrder = preOrder;
this.inOrder = inOrder;
}
中序遍历的打印顺序：
按上图的输出顺序是：2 -> 3 -> 4 -> 8 -> 9 -> 9 -> 10 -> 13 -> 18 -> 21
接着是，实践一下中序遍历：
后序遍历
function BST() {
this.root = null;
this.insert = insert;
this.preOrder = preOrder;
this.inOrder = inOrder;
this.postOrder = postOrder;
}
后序遍历的打印顺序
按上图的输出顺序是：2 -> 8 -> 9 -> 9 -> 4 -> 3 -> 13 -> 21 -> 18 -> 10
