本文将使用两种方式 -- 递归方法(易)与色彩标记(较难)  带大家实现二叉树的深度优先遍历，原理较为复杂但实现简单。数据结构小白也可以轻松上手实现，接下来请看正文。

        首先，关于二叉树的深度优先遍历，我们必须知道的是：二叉树的深度优先遍历算法按照遍历顺序分为三种，分别是

        1，先序遍历：根节点→左子树→右子树；

        2，中序遍历：左子树→根节点→右子树；

        3，后序遍历：左子树→右子树→根节点

        而在访问左子树或者右子树的时候，我们按照同样的方式遍历，直到遍历完整棵树。因此整个二叉深度遍历过程天然具有递归的性质。

        举个例子：请看以下二叉树：

根据上述结构，使用python实现这棵二叉树的代码如下：

根据二叉树深度优先遍历的基础知识，我们可以分别写出他的：

先序遍历：A B D C E G F H I

中序遍历：B D A G E C H F I

后序遍历：D B G E H I F C A

        根据二叉树天生具有的递归性质，我们首先使用较为简单易理解的递归方式实现二叉树的遍历，这里以先序遍历为例，代码如下：

这里对于每个节点只是做了简单的访问操作--print当前节点的值，如有其他需要只需要将print函数换成其他函数即可，对于先序、中序、后序三种遍历方式，只需要改变print函数的位置即可实现，比如当前是先序遍历，因为print函数先对结点进行访问，之后才对其左节点和右节点进行访问，如需实现中序遍历，只需要先访问其左节点，然后访问中间节点2，最后访问右节点即可，此时只需要将print函数位置调换到    preOrder(root.left_node)  和  preOrder(root.right_node)  中间即可，后序遍历原理类似。

        以上是使用递归的形式对二叉树进行访问，实现较为简单，接下来将使用色彩标记法实现遍历二叉树。

        准备工作：定义两种颜色作为已访问和未访问的代表，这里假设使用  white = 0  和  black = 1分别表示未访问节点和已访问节点，借鉴宽度优先的思想，为了便于实现访问，这里采用另一个数据结构 栈  作为存储容器，存储时将  (color， node)  有序对作为元素入栈，代码实现如下：

对于上述代码，如果可以在初始化结点的时候使结点本身带有color这个属性：self.color = color，那么在做色彩标注法遍历时将不需要存储有序对，使用本身自带的属性进行判断即可。需要注意的是，根据栈的性质：后进先出，在进行结点访问时需要注意结点入栈的顺序，这里是和递归法刚好相反的，如本段代码中实现的先序遍历，就将根结点最后入栈，因此访问时也将最先访问这个根节点，之后才会访问其左右节点，以此实现先序遍历。

        最后是两种方法的运行结果示例，编译工具，jupyter lab

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