在很多情况下，我们需要实现一个符号表，里面保存我们用到的所有符号。每个符号有一个关键码key（不同符号的关键码也不同），其余部分可能非常庞大。换句话说，符号表应该提供以下操作：Search(T, k)：查找关键码k是否在表中Insert(T, x)：把x添加到表中Delete(T, x)：从表中删除元素x有时也把符号表称为"字典"，它最经典的实现方法是哈希表。 哈希表的不同设计方

上节我们给出了广度优先遍历算法的实现和深度优先遍历算法的递归实现，本节我们讨论深度优先的三种遍历形式的非递归实现。 1.非递归先序遍历：先访问树的根节点，然后是左子树和右子树。根节点入栈，循环判断栈是否为空，如果不为空，出栈跟节点并访问根节点，如果右子树非空，让右子树先入栈；如果左子树非空，再让左子树入栈，执行循环，直到栈中为空。 代码如下： /// <summary> /// 先序遍历 /// </summary> /// <param name="root">开始节点</param> public void IterativePreorder(BSTNode root) { BSTNode p = root;