二叉树的前序遍历顺序是：根节点 → 左子树 → 右子树。递归实现非常简单，但在实际应用中，递归可能导致栈溢出（树深度较大时），因此掌握非递归版本是必要的。这里给出一种利用栈的迭代实现。
算法思路
模拟递归的执行过程。递归函数在调用时会隐式地将当前状态压入系统栈，我们显式地使用一个栈来模拟这个行为。
具体步骤：
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从根节点开始，沿着左子树一直向下走，沿途访问每个节点并将其压入栈中。
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当左子树走到底（当前节点为空）时，从栈中弹出一个节点，表示该节点的左子树已经处理完毕，接下来需要处理它的右子树。
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将当前指针指向弹出节点的右子树，重复步骤1和2，直到栈为空且当前指针也为空。
这个过程中，访问节点的时机是在节点入栈之前（即第一次遇到节点时），这正是前序遍历的定义。
代码实现
cpp
class Solution {
public:
vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
vector<int> result;
stack<TreeNode*> stk;
TreeNode* cur = root;
while (cur != nullptr || !stk.empty()) {
// 一直向左走，访问并压栈
while (cur != nullptr) {
result.push_back(cur->val); // 访问当前节点（根）
stk.push(cur); // 入栈，后续用来找右子树
cur = cur->left; // 继续向左
}
// 此时cur为空，说明左子树走完，弹出栈顶节点并转向其右子树
TreeNode* top = stk.top();
stk.pop();
cur = top->right; // 处理右子树
}
return result;
}
};代码解释
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外层
while循环控制整个遍历过程，条件cur != nullptr || !stk.empty()保证了当根节点为空或栈中还有待处理的节点时继续执行。 -
内层
while循环负责沿着当前节点的左链一直向下，边移动边访问节点，并将节点入栈。这对应了前序遍历先访问根、然后递归左子树的顺序。 -
当内层循环结束时，
cur变为nullptr，说明已经到达当前路径的最左端。此时栈顶节点是最后一个被访问的左路节点，它的左子树已经处理完毕，接下来需要处理它的右子树。所以我们弹出该节点，并将cur指向它的右孩子，开始下一轮循环。 -
注意：栈中保存的节点并不是为了再次访问它们（因为已经访问过了），而是为了在左子树完成后能找到它们的右子树入口。
复杂度分析
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时间复杂度：O(n)，每个节点恰好被访问一次（入栈一次，出栈一次）。
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空间复杂度：O(h)，h 为树的高度。最坏情况下树退化为链表，空间复杂度 O(n)；平均情况下为 O(logn)。
与递归版本的对比
递归版本代码更简洁：
cpp
void preorder(TreeNode* root, vector<int>& res) {
if (!root) return;
res.push_back(root->val);
preorder(root->left, res);
preorder(root->right, res);
}但递归调用会使用系统栈，深度过大时可能导致栈溢出。非递归版本显式使用栈，可以更好地控制内存，并且在某些语言（如C++）中性能也可能更好。
注意事项
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需要处理空树的情况，此时直接返回空数组。
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循环条件中的
cur和栈状态要正确理解：当cur为空但栈不为空时，说明还有右子树待处理；当cur为空且栈也为空时，遍历结束。 -
内层循环的
cur = cur->left可能会导致空指针，但外层循环已经处理了这种情况。
扩展
前序遍历的非递归实现是二叉树迭代遍历的基础，类似的思想可以用于中序遍历（访问时机改为出栈时）和后序遍历（需要更复杂的标记）。理解这个模板有助于解决更多树相关的问题。