整理仓库；添加非递归遍历二叉树的通用模板

Author: realJaydenCheng

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 ### 二叉树遍历
 
-**前序遍历**：**先访问根节点**，再前序遍历左子树，再前序遍历右子树
-**中序遍历**：先中序遍历左子树，**再访问根节点**，再中序遍历右子树
-**后序遍历**：先后序遍历左子树，再后序遍历右子树，**再访问根节点**
+- **前序遍历**：**先访问根节点**，再前序遍历左子树，再前序遍历右子树
+- **中序遍历**：先中序遍历左子树，**再访问根节点**，再中序遍历右子树
+- **后序遍历**：先后序遍历左子树，再后序遍历右子树，**再访问根节点**
 
-注意点
+注意点：
 
 - 以根访问顺序决定是什么遍历
 - 左子树都是优先右子树
@@ -45,7 +45,10 @@ def postorder_rec(root):
 
 #### [前序非递归](https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-preorder-traversal/)
 
-- 本质上是图的DFS的一个特例，因此可以用栈来实现
+- 本质上是图的DFS的一个特例，因此可以用栈来实现。前中后序遍历都是DFS的一种。
+- 理解的时候，左右指的不是左右节点，而是左右子树。
+- 递归的实现方法都可以使用栈来实现。递归在编程语言中的实现本身也是基于栈的“函数调用栈”。
+- 参考：[关于二叉树，你该了解这些！| 二叉树理论基础一网打尽，二叉树的种类、二叉树的存储方式、二叉树节点定义、二叉树的遍历顺序](https://www.bilibili.com/video/BV1Hy4y1t7ij)
 
 ```Python
 class Solution:
@@ -133,6 +136,45 @@ class Solution:
 
 > DFS 深度搜索（从上到下） 和分治法区别：前者一般将最终结果通过指针参数传入，后者一般递归返回结果最后合并
 
+#### 非递归二叉树通用遍历模板
+
+[颜色标记法，一种通用且简明的树遍历方法](https://leetcode.cn/problems/binary-tree-inorder-traversal/solutions/25220/yan-se-biao-ji-fa-yi-chong-tong-yong-qie-jian-ming)
+[迭代的核心思想是采用栈模拟递归](https://leetcode.cn/problems/binary-tree-inorder-traversal/solutions/25220/yan-se-biao-ji-fa-yi-chong-tong-yong-qie-jian-ming/comments/2347570)
+[方法还可以优化](https://leetcode.cn/problems/binary-tree-inorder-traversal/solutions/25220/yan-se-biao-ji-fa-yi-chong-tong-yong-qie-jian-ming/comments/204119)
+
+迭代的核心思想是采用栈模拟递归。对于任意一棵树，都将其抽象为(左子树，中节点，右子树)，也可以简称为左-中-右三个 "节点"。
+
+遍历一棵树时，按照递归的思路理解，分为 进入 和 回溯 两个阶段，用栈模拟可以理解为 "两次入栈"。 以中序遍历为例：
+
+- 第一次入栈时是以当前节点为根节点的**整棵子树**入栈；
+- 通过栈中序遍历该子树，就要对其进行**展开**，第二次入栈代表展开。对于任意一棵树，中序遍历都是先递归左子树，因此需要按照**右子树-中节点-左子树**的顺序入栈展开；
+
+两次入栈就同样对应着两次出栈：
+
+- 第一次出栈是展开前将代表子树的栈顶节点出栈；
+- 第二次出栈是展开后栈顶的中节点加入遍历序列；
+
+具体地说，采用变量 flag 标记节点两次入栈的过程，flag = 0 代表第一次入栈，flag = 1 代表第二次入栈。首先根节点标记为 0 入栈，迭代取出栈顶节点时：
+
+- 当栈顶节点的 flag = 0 时，代表子树递归进入的过程，先将栈顶节点出栈，然后按照 右子树-中节点-左子树 的顺序将该子树展开入栈，其中右子树和左子树标记为 0，中节点标记为 1
+- 当 flag = 1 时，代表递归回溯的过程，将栈顶节点加入到中序遍历序列
+
+对于python，不需要使用标记。如果栈中是树，则传入节点，如果是值，则传入值。出栈时判断元素类型。
+
+前序遍历的具体代码，其他遍历方式倒着更改入栈顺序就好：
+
+```python
+def preorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
+    stack, values = [root], []
+    while stack:
+        node = stack.pop()
+        if isinstance(node, TreeNode):
+            stack.extend([node.right, node.left, node.val, ])
+        elif isinstance(node, int):
+            values.append(node)
+    return values
+```
+
 #### [BFS 层次遍历](https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/)
 
 ```Python

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+
 # 说明
 
 本项目为原项目 [algorithm-pattern](https://github.com/greyireland/algorithm-pattern) 的 Python3 语言实现版本，原项目使用 go 语言实现，目前已获 ![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/greyireland/algorithm-pattern?style=social)。在原项目基础上，本项目添加了优先级队列，并查集，图相关算法等内容，基本覆盖了所有基础数据结构和算法，非常适合找工刷题的同学快速上手。以下为原项目 README，目录部分增加了本项目的新内容。
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 ### 入门篇 🐶
 
-- [使用 Python3 写算法题](./introduction/python.md)
-- [算法快速入门](./introduction/quickstart.md)
+- [使用 Python3 写算法题](./1.introduction/python.md)
+- [算法快速入门](./1.introduction/quickstart.md)
 
 ### 数据结构篇 🐰
 
-- [二叉树](./data_structure/binary_tree.md)
-- [链表](./data_structure/linked_list.md)
-- [栈和队列](./data_structure/stack_queue.md)
-- [优先级队列 (堆)](./data_structure/heap.md)
-- [并查集](./data_structure/union_find.md)
-- [二进制](./data_structure/binary_op.md)
+- [二叉树](./2.data_structure/1.binary_tree.md)
+- [链表](./2.data_structure/2.linked_list.md)
+- [栈和队列](./2.data_structure/3.stack_queue.md)
+- [优先级队列 (堆)](./2.data_structure/4.heap.md)
+- [并查集](./2.data_structure/5.union_find.md)
+- [二进制](./2.data_structure/6.binary_op.md)
 
 ### 基础算法篇 🐮