前序遍历是一种二叉树的遍历方式，也是最常用的一种遍历方式之一。在前序遍历中，首先访问根节点，然后递归地遍历左子树，最后再递归地遍历右子树。这种遍历方式可以很自然地通过递归来实现。

递归实现前序遍历

前序遍历的递归实现非常简单，只需按照一定的顺序访问节点即可。具体步骤如下：

  1. 首先访问根节点。
  2. 然后递归地前序遍历左子树。
  3. 最后递归地前序遍历右子树。
def preorder_traversal(root):
    if root is None:
        return
    # 访问根节点
    print(root.val)
    # 递归前序遍历左子树
    preorder_traversal(root.left)
    # 递归前序遍历右子树
    preorder_traversal(root.right)

以上代码中，我们首先检查根节点是否为空。如果为空，则表示当前的子树为空，直接返回。否则，我们打印当前根节点的值，并递归地前序遍历其左右子树。

非递归实现前序遍历

前序遍历也可以使用非递归的方式来实现。这种方式使用了栈来辅助实现遍历过程。

  1. 首先将根节点入栈。
  2. 进入循环，直到栈为空：
    1. 将栈顶节点弹出，并访问该节点。
    2. 如果该节点存在右子树，则将右子树入栈。
    3. 如果该节点存在左子树，则将左子树入栈。
def preorder_traversal(root):
    if root is None:
        return
    stack = [root]
    while stack:
        node = stack.pop()  # 弹出栈顶节点
        # 访问当前节点
        print(node.val)
        # 先将右子节点压入栈
        if node.right:
            stack.append(node.right)
        # 再将左子节点压入栈
        if node.left:
            stack.append(node.left)

以上代码中，我们首先创建一个空栈，并将根节点入栈。然后进入循环，不断弹出栈顶节点并访问，然后按照先右后左的顺序将子节点入栈。这样可以保证下一次弹出的节点是左子树中的节点，从而实现前序遍历。

时间和空间复杂度分析

对于一颗有n个节点的二叉树而言，前序遍历需要遍历每个节点一次，因此时间复杂度为O(n)。

在递归实现中，空间复杂度取决于递归调用的层数，最坏情况下为树的高度，即O(h)。在非递归实现中，空间复杂度取决于栈中的节点个数，最坏情况下为树的宽度（在极端情况下，树为满二叉树，栈中的节点个数将达到最大）。因此空间复杂度为O(w)。

总结起来，前序遍历是一种简单实用的二叉树遍历方式。通过递归或非递归方式实现，可以轻松地遍历树中的节点。