二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈，广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。
深度优先遍历二叉树。
1. 中序遍历（LDR）的递归算法：
若二叉树为空，则算法结束；否则：
中序遍历根结点的左子树；
访问根结点；
中序遍历根结点的右子树。
2. 前序遍历（DLR）的递归算法：
若二叉树为空，则算法结束，否则：
访问根结点；
前序遍历根结点的左子树；
前序遍历根结点的右子树。
3. 后序遍历（LRD）的递归算法：
若二叉树为空，则算法结束，否则：
后序遍历根结点的左子树；
后序遍历根结点的右子树；
访问根结点。
广度优先遍历二叉树。
广度优先周游二叉树(层序遍历)是用队列来实现的，从二叉树的第一层（根结点）开始，自上至下逐层遍历；在同一层中，按照从左到右的顺序对结点逐一访问。
按照从根结点至叶结点、从左子树至右子树的次序访问二叉树的结点。算法：
1初始化一个队列，并把根结点入列队；
2当队列为非空时，循环执行步骤3到步骤5，否则执行6；
3出队列取得一个结点，访问该结点；
4若该结点的左子树为非空，则将该结点的左子树入队列；
5若该结点的右子树为非空，则将该结点的右子树入队列；
6结束。
非递归深度优先遍历二叉树。
栈是实现递归的最常用的结构，利用一个栈来记下尚待遍历的结点或子树，以备以后访问，可以将递归的深度优先遍历改为非递归的算法。
1. 非递归前序遍历：遇到一个结点，就访问该结点，并把此结点推入栈中，然后下降去遍历它的左子树。遍历完它的左子树后，从栈顶托出这个结点，并按照它的右链接指示的地址再去遍历该结点的右子树结构。
2. 非递归中序遍历：遇到一个结点，就把它推入栈中，并去遍历它的左子树。遍历完左子树后，从栈顶托出这个结点并访问之，然后按照它的右链接指示的地址再去遍历该结点的右子树。
3. 非递归后序遍历：遇到一个结点，把它推入栈中，遍历它的左子树。遍历结束后，还不能马***问处于栈顶的该结点，而是要再按照它的右链接结构指示的地址去遍历该结点的右子树。遍历遍右子树后才能从栈顶托出该结点并访问之。另外，需要给栈中的每个元素加上一个特征位，以便当从栈顶托出一个结点时区别是从栈顶元素左边回来的(则要继续遍历右子树)，还是从右边回来的(该结点的左、右子树均已周游)。特征为Left表示已进入该结点的左子树，将从左边回来；特征为Right表示已进入该结点的右子树，将从右边回来。
4. 简洁的非递归前序遍历：遇到一个结点，就访问该结点，并把此结点的非空右结点推入栈中，然后下降去遍历它的左子树。遍历完左子树后，从栈顶托出一个结点，并按照它的右链接指示的地址再去遍历该结点的右子树结构。
深度优先搜索算法（Depth First Search），是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。
当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。
如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
A 是第一个访问的，然后顺序是 B、D，然后是 E。接着再是 C、F、G。
那么，怎么样才能来保证这个访问的顺序呢？
分析一下，在遍历了根结点后，就开始遍历左子树，最后才是右子树。
因此可以借助堆栈的数据结构，由于堆栈是后进先出的顺序，由此可以先将右子树压栈，然后再对左子树压栈，
这样一来，左子树结点就存在了栈顶上，因此某结点的左子树能在它的右子树遍历之前被遍历。
深度优先遍历代码片段
//深度优先遍历
void depthFirstSearch(Tree root){
stack<Node *> nodeStack; //使用C++的STL标准模板库
nodeStack.push(root);
Node *node;
while(!nodeStack.empty()){
node = nodeStack.top();
printf(format, node->data); //遍历根结点
nodeStack.pop();
if(node->rchild){
nodeStack.push(node->rchild); //先将右子树压栈
}
if(node->lchild){
nodeStack.push(node->lchild); //再将左子树压栈
}
}
}