深度优先遍历
深度优先遍历是图论中的经典算法。其利用了深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，采用拓扑排序表可以解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。
根据深度优先遍历的特点我们利用Java集合类的栈Stack先进后出的特点来实现。我用二叉树来进行深度优先搜索。
深度优先搜索的步骤
（1）首先节点 1 进栈，节点1在栈顶。
（2）然后节点1出栈，访问节点1，节点1的孩子节点3进栈，节点2进栈。
（3）节点2在栈顶，然后节点2出栈，访问节点2。
（4）节点2的孩子节点5进栈，节点4进栈。
（5）节点4在栈顶，节点4出栈，访问节点4。
（6）节点4左右孩子为空，然后节点5在栈顶，节点5出栈，访问节点5。
（7）节点5左右孩子为空，然后节点3在站顶，节点3出栈，访问节点3。
（8）节点3的孩子节点7进栈，节点6进栈。
（9）节点6在栈顶，节点6出栈，访问节点6。
（10）节点6的孩子为空，这个时候节点7在栈顶，节点7出栈，访问节点7。
（11）节点7的左右孩子为空，此时栈为空，遍历结束。
广度优先遍历
广度优先遍历是连通图的一种遍历策略，因为它的思想是从一个顶点V0开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域故得名。
根据广度优先遍历的特点我们利用Java数据结构队列Queue来实现。
广度优先搜索的步骤
（1）节点1进队，节点1出队，访问节点1。
（2）节点1的孩子节点2进队，节点3进队。
（3）节点2出队，访问节点2，节点2的孩子节点4进队，节点5进队。
（4）节点3出队，访问节点3，节点3的孩子节点6进队，节点7进队。
（5）节点4出队，访问节点4，节点4没有孩子节点。
（6）节点5出队，访问节点5，节点5没有孩子节点。
（7）节点6出队，访问节点6，节点6没有孩子节点。
（8）节点7出队，访问节点7，节点7没有孩子节点，结束。
代码
二叉树的基础代码
/**
* 二叉树数据结构
*/
public class TreeNode {
int data;
TreeNode leftNode;
TreeNode rightNode;
public TreeNode() {
}
public TreeNode(int d) {
data=d;
}
public TreeNode(TreeNode left,TreeNode right,int d) {
leftNode=left;
rightNode=right;
data=d;
}
}广度优先和深度优先遍历算法实现代码
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;
/**
* 深度优先遍历
*/
public class DeepFirstSort {
public static void main(String[] args) {
TreeNode head=new TreeNode(1);
TreeNode second=new TreeNode(2);
TreeNode three=new TreeNode(3);
TreeNode four=new TreeNode(4);
TreeNode five=new TreeNode(5);
TreeNode six=new TreeNode(6);
TreeNode seven=new TreeNode(7);
head.rightNode=three;
head.leftNode=second;
second.rightNode=five;
second.leftNode=four;
three.rightNode=seven;
three.leftNode=six;
System.out.print("广度优先遍历结果：");
new DeepFirstSort().BroadFirstSearch(head);
System.out.println();
System.out.print("深度优先遍历结果：");
new DeepFirstSort().depthFirstSearch(head);
}
// 广度优先遍历是使用队列实现的
public void BroadFirstSearch(TreeNode nodeHead) {
if(nodeHead==null) {
return;
}
Queue<TreeNode> myQueue=new LinkedList<>();
myQueue.add(nodeHead);
while(!myQueue.isEmpty()) {
TreeNode node=myQueue.poll();
System.out.print(node.data+" ");
if(null!=node.leftNode) {
myQueue.add(node.leftNode); // 深度优先遍历，我们在这里采用每一行从左到右遍历
}
if(null!=node.rightNode) {
myQueue.add(node.rightNode);
}
}
}
// 深度优先遍历
public void depthFirstSearch(TreeNode nodeHead) {
if(nodeHead==null) {
return;
}
Stack<TreeNode> myStack=new Stack<>();
myStack.add(nodeHead);
while(!myStack.isEmpty()) {
TreeNode node=myStack.pop(); //弹出栈顶元素
System.out.print(node.data+" ");
if(node.rightNode!=null) {
myStack.push(node.rightNode); //深度优先遍历，先遍历左边，后遍历右边,栈先进后出
}
if(node.leftNode!=null) {
myStack.push(node.leftNode);
}
}
}
}结果
