对于二叉树来说，中序遍历的顺序是: 左子树->根节点->右子树。中序是相对于根节点来说的。在实际操作中如果进行中序遍历呢，现在使用一道力扣的题来演示一下

230 二叉搜索树中第K小的元素

230. 二叉搜索树中第K小的元素

给定一个二叉搜索树，编写一个函数 kthSmallest 来查找其中第 k 个最小的元素。

说明： 你可以假设 k 总是有效的，1 ≤ k ≤ 二叉搜索树元素个数。

示例 1:

输入: root = [3,1,4,null,2], k = 1

3

/ \

1 4

\

2

输出: 1

示例 2:

输入: root = [5,3,6,2,4,null,null,1], k = 3

  1.   5
  3.  / \
  5. 3   6

/ \

2 4

/

1

输出: 3

进阶：

如果二叉搜索树经常被修改（插入/删除操作）并且你需要频繁地查找第 k 小的值，你将如何优化 kthSmallest 函数？

来源：力扣（LeetCode）

链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-smallest-element-in-a-bst

著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

方法一: 递归

class Solution {
public:
    stack<int>small;

    void midorder(TreeNode* root, int k)
    {
        if(small.size() >= k)
            return;

        if(root == NULL)
            return;

        midorder(root->left, k);
        if(small.size() >= k)
            return;

        small.push(root->val);
        if(small.size() >= k)
            return;

        midorder(root->right, k);
    }

    int kthSmallest(TreeNode* root, int k) {
        midorder(root, k);
        return small.top();
    }
};

方法二：迭代

class Solution {
public:

    int kthSmallest(TreeNode* root, int k) {
        stack<TreeNode*>small;

        small.push(root);

        while(!small.empty())
        {
            TreeNode* tmp = small.top();

            if(tmp->left != NULL)
            {
                small.push(tmp->left);
                tmp->left = NULL;
            }
            else
            {
                small.pop();
                if(tmp->right != NULL)
                    small.push(tmp->right);
                k--;
                if(k <= 0)
                    return tmp->val;
            }
        }

        return 0;
    }
};

下图中第一行是采用的方法二，第二行采用的是方法一，也就是说虽然理论上，递归会比迭代更耗时，但实际由于所采用的数据结构的具体实现和编译器的代码优化，递归不见得比迭代要耗时，下图就是很好的一个佐证，但从上面的代码可以看出，在代码的理解层面，递归更简单易懂，易于代码的维护。
image.png

94 二叉树的中序遍历

94. 二叉树的中序遍历

给定一个二叉树的根节点 root ，返回它的 中序 遍历。

示例 1：

输入：root = [1,null,2,3]

输出：[1,3,2]

示例 2：

输入：root = []

输出：[]

示例 3：

输入：root = [1]

输出：[1]

示例 4：

输入：root = [1,2]

输出：[2,1]

示例 5：

输入：root = [1,null,2]

输出：[1,2]

提示：

树中节点数目在范围 [0, 100] 内

-100 <= Node.val <= 100

进阶: 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

来源：力扣（LeetCode）

链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal

著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

递归算法

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<int> store;
    void inorder(TreeNode *root)
    {
        if(root == NULL)
            return;

        inorder(root->left);
        store.push_back(root->val);
        inorder(root->right);
    }
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        if(!store.empty())
            store.clear();

        inorder(root);
        return store;
    }
};

迭代算法

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> ret;
        if(root == nullptr)
            return ret;

        stack<TreeNode*>inorder;
        inorder.push(root);

        while(!inorder.empty())
        {
            TreeNode* tmp = inorder.top();

            if(tmp->left != nullptr)
            {
                inorder.push(tmp->left);
                tmp->left = nullptr;
            }
            else if(tmp->right != nullptr)
            {
                ret.push_back(tmp->val);
                inorder.pop();
                inorder.push(tmp->right);
            }
            else
            {
                ret.push_back(tmp->val);
                inorder.pop();
            }
        }

        return ret;

    }
};