建立好二叉樹，有時候我們需要對整個二叉樹錦星遍歷，即輸出二叉樹的所有結點元素。理論上，遍歷的方式有無數種，順序可以自己任意選定，但是絕大部分遍歷方式在實際中並沒有用處，比較有用的的遍歷方式有兩種：廣度優先遍歷、深度優先遍歷。

（1）廣度優先遍歷

        廣度優先遍歷的意思是每次優先遍歷完一層的所有子節點，遍歷完N層子節點後再遍歷N+1層節點，遵循的原則是自上而下、自左向右。

                                                                                   圖1.典型二叉查詢樹

     圖中的二叉查詢樹使用廣度優先遍歷的方法，獲得的結果是：8,3,10,1,6,14,4,7,13.。

     要實現廣度優先遍歷，可以考慮使用佇列實現，我們知道佇列的性質是先進先出，我們先將節點8壓入佇列，輸出節點後，彈出節點8，再將節點3和節點10壓入佇列（注意順序）。接下來繼續對佇列處理，節點3先壓入佇列，所以先處理節點3，處理完之後將該節點彈出，將其左有兩個節點1和6壓入佇列，但是要注意此時佇列中還有節點10沒有處理，因此先處理節點10，處理完之後彈出並將其子節點14壓入佇列。以此類推，二叉樹的節點壓入佇列的順序為

                                                                          圖2.廣度優先遍歷時節點入隊順序以及輸出順序

         圖中的豎線表示這些節點是在不同的迴圈中壓入佇列，按這個順序對二叉樹輸出，，圖中相同顏色曲線表示這些節點在相同層輸出的，這樣就能完成廣度優先遍歷，程式如下：

void Btree::BreadthFirstVisit()
{
	BreadthFirstVisit(root);

}
void Btree::BreadthFirstVisit(BtreeNode *Bvs)
{
	queue<BtreeNode *> nodeQueue;
	nodeQueue.push(root);
	
	while (!nodeQueue.empty())
	{
		BtreeNode *node = nodeQueue.front();
		cout << node->ele << ' ';
		nodeQueue.pop();
		if (node->left)
			nodeQueue.push(node->left);
		if (node->right)
			nodeQueue.push(node->right);
	}
 

（1）深度優先遍歷

     深度優先遍歷就是優先遍歷完某一條線的所有子節點，遍歷完之後再考慮下一條線，所遵循的順序仍然是自上而下，自左向右。圖1的二叉樹，如果採用深度優先遍歷原則，輸出的順序為8 3 1 6 4 7 10 14 13。

   類似廣度優先遍歷，我們可以考慮用棧實現深度優先遍歷，將節點一次壓入棧，注意棧的原則是後進先出。我們首先將8壓入棧，此時棧中只有8一個元素，輸出並彈出，然後將其右節點10和左結點3分別壓入棧，注意是先壓右再壓左，這樣才能保證左邊的先輸出。接著輸出節點3並彈出節點，彈出後將節點3的右節點6和左結點1分別壓入棧，注意此時節點1是最後入棧的，因此需要先處理節點1，處理完節點1之後，因為節點1沒有子節點了，再來處理節點6，處理完節點6後還有其左節點4和右節點7，這兩個節點肯定是後入棧的，所以必然會先處理，將這些處理完之後，再回去處理節點10。以此類推。所有節點入棧的順序為

                                                                 圖3.  深度優先遍歷法節點入棧順序以及輸出順序

      圖3顯示了採用深度優先遍歷是節點入棧順序，豎線同樣表示節點是在不同迴圈壓入棧的，兩種不同顏色的路線表示其中一條完成後才會進行另一條輸出，紅色代表節點8的左結點產生的分支，綠色部分表示節點8右節點產生的分支。深度優先遍歷的程式如下

void Btree::DepthFirstVisit(BtreeNode* dvs)
{
	stack<BtreeNode*> nodeStack;
	nodeStack.push(root);
	while (!nodeStack.empty())
	{
		BtreeNode *node = nodeStack.top();
		cout << node->ele << ' ';
		nodeStack.pop();
		if (node->right)
		{
			nodeStack.push(node->right);
		}
		if (node->left)
		{
		
			nodeStack.push(node->left);
		}
     }

}