1.先序遍历
遍历过程如下：
- 访问根节点（可以是print或其他的操作）
- 先序遍历其左子树
- 先序遍历其右子树
很显然这里可以利用递归程序进行实现，大致的代码如下
def pre_order_traversal(root):
if root:
print(root.val)
pre_order_traversal(root.left)
pre_order_traversal(root.right)
图 先序遍历示意图
2.中序遍历
遍历过程：
- 中序遍历其左子树
- 访问根结点
- 中序遍历其右子树
def in_order_traversal(root):
if root:
in_order_traversal(root.left)
print(root.val)
in_order_traversal(root.right)
图 中序遍历示意图
输入上图这个二叉树后，对于A这个根结点，我们会先中序遍历其左子树（B为根结点的子树）之后才会访问A，所以按递归的思路我们走到了B，然后对于B这个根结点来说，我们会先中序遍历它的左子树D，所以我们走到D，对于根结点为D的子树，我们先中序遍历它的左子树，没有就不用管了，然后访问D，之后访问D的右子树，也没有，然后对于根结点为B的子树而言它的左子树就中序遍历完了，现在访问根结点B，然后访问B的以F为根结点右子树，对于F为根结点的子树，还是先中序遍历它的左子树。。。。就这样迭代就可以得到上图的便利顺序。
3.后序遍历
遍历顺序如下：
- 后续遍历其左子树
- 后序遍历其右子树
- 访问根结点
def post_order_traversal(root):
if root:
post_order_traversal(root.left)
post_order_traversal(root.right)
print(root.val)
图 后序遍历示意图
4.总结
不管是先序遍历、中序遍历还是后序遍历，它们走的结点路径是一样的，只是访问各个结点的时机不同。
图 访问各结点的时刻示意图
可以看到，对于每个结点都有三次访问它的机会。对于先序遍历来说，就是第一次碰到结点就对它进行访问了，而中序遍历就是在第二次碰到结点的时候进行访问，而后序遍历则是第三次碰到结点才进行访问。
需要注意的是，递归的操作是借助于堆栈进行实现的，也就是说我们可以不通过递归而是通过循环进行树的遍历。