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：
对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。
要特别注意的是，二叉树的深度优先遍历比较特殊，可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。具体说明如下：
先序遍历：对任一子树，先访问根，然后遍历其左子树，最后遍历其右子树。
中序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后访问根，最后遍历其右子树。
后序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后遍历其右子树，最后访问根。
广度优先遍历：
又叫层次遍历，从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。又叫层次遍历，从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。
深度优先搜素算法：
不全部保留结点，占用空间少；有回溯操作(即有入栈、出栈操作)，运行速度慢。
通常深度优先搜索法不全部保留结点，扩展完的结点从数据库中弹出删去，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用空间较少。所以，当搜索树的结点较多，用其它方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的求解方法。
广度优先搜索算法：
保留全部结点，占用空间大； 无回溯操作(即无入栈、出栈操作)，运行速度快。
广度优先搜索算法，一般需存储产生的所有结点，占用的存储空间要比深度优先搜索大得多，因此，程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间的问题。但广度优先搜索法一般无回溯操作，即入栈和出栈的操作，所以运行速度比深度优先搜索要快些。
案例
先序遍历（递归）：35 20 15 16 29 28 30 40 50 45 55
中序遍历（递归）：15 16 20 28 29 30 35 40 45 50 55
后序遍历（递归）：16 15 28 30 29 20 45 55 50 40 35
先序遍历（非递归）：35 20 15 16 29 28 30 40 50 45 55
中序遍历（非递归）：15 16 20 28 29 30 35 40 45 50 55
后序遍历（非递归）：16 15 28 30 29 20 45 55 50 40 35
广度优先遍历：35 20 40 15 29 50 16 28 30 45 55
深度优先遍历
对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。
对于上面的例子来说深度优先遍历的结果就是：A,B,D,E,I,C,F,G,H.(假设先走子节点的的左侧)。
深度优先遍历各个节点，需要使用到栈（Stack）这种数据结构。stack的特点是是先进后出。整个遍历过程如下：
首先将A节点压入栈中，stack（A）;将A节点弹出，同时将A的子节点C，B压入栈中，此时B在栈的顶部，stack(B,C)；将B节点弹出，同时将B的子节点E，D压入栈中，此时D在栈的顶部，stack（D,E,C）；将D节点弹出，没有子节点压入,此时E在栈的顶部，stack（E，C）；将E节点弹出，同时将E的子节点I压入，stack（I,C）；...依次往下，最终遍历完成：
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