プログラミングの生活では、常にツリー構造に遭遇します。ここ数日はツリー構造を操作し、独自の操作方法とプロセスを記録する必要があります。ここで、そのようなツリーがあるとします（バイナリツリーであるかどうかは関係ありません
。原理は同じです）。1。深さ優先
英語の略語はDFSまたはDepthFirst Searchです。簡単に言うと、このプロセスでは、可能な各分岐パスを深くすることができなくなり、各ノードにアクセスできるのは1回だけです。上記の例では、深さ優先走査の結果は次のようになります：A、B、D、E、I、C、F、G、H（最初に子ノードの左側に移動すると仮定）。
各ノードの深さ優先走査では、スタック（Stack）データ構造を使用する必要があります。スタックの特徴は後入れ先出しです。全体のトラバーサルプロセスは次のとおりです。
まず、Aノードをスタックにプッシュします（stack（A））。
Aノードをポップし、Aの子ノードCとBを同時にスタックにプッシュします。このとき、Bはスタックの最上位にあります（stack（B、C））。
ノードBをポップし、Bの子ノードEとDを同時にスタックにプッシュします。このとき、Dはスタックの最上位にあります（スタック（D、E、C））。
Dノードをポップします。子ノードはプッシュされません。この時点で、Eはスタックの最上位にあります（stack（E、C））。
Eノードをポップし、同時にEの子ノードIをstack（I、C）にプッシュします。
…次に、最後のトラバーサルが完了します。Javaコードはおおよそ次のとおりです。
public void depthFirst（）{
Stack<Map<String, Object>> nodeStack = new Stack<Map<String, Object>>();
Map<String, Object> node = new HashMap<String, Object>();
nodeStack.add(node);
while (!nodeStack.isEmpty()) {
node = nodeStack.pop();
System.out.println(node);
//获得节点的子节点，对于二叉树就是获得节点的左子结点和右子节点
List<Map<String, Object>> children = getChildren(node);
if (children != null && !children.isEmpty()) {
for (Map child : children) {
nodeStack.push(child);
}
}
}
}
//ノードはマップを使用して保存します
2.幅優先
英文缩写为BFS即Breadth FirstSearch。其过程检验来说是对每一层节点依次访问，访问完一层进入下一层，而且每个节点只能访问一次。对于上面的例子来说，广度优先遍历的 结果是：A,B,C,D,E,F,G,H,I(假设每层节点从左到右访问)。
广度优先遍历各个节点，需要使用到队列（Queue）这种数据结构，queue的特点是先进先出，其实也可以使用双端队列，区别就是双端队列首尾都可以插入和弹出节点。整个遍历过程如下：
首先将A节点插入队列中，queue（A）;
将A节点弹出，同时将A的子节点B，C插入队列中，此时B在队列首，C在队列尾部，queue（B，C）；
将B节点弹出，同时将B的子节点D，E插入队列中，此时C在队列首，E在队列尾部，queue（C，D，E）;
将C节点弹出，同时将C的子节点F，G，H插入队列中，此时D在队列首，H在队列尾部，queue（D，E，F，G，H）；
将D节点弹出，D没有子节点，此时E在队列首，H在队列尾部，queue（E，F，G，H）；
...依次往下，最终遍历完成，Java代码大概如下：
public void widthFirst（）{
Deque<Map<String, Object>> nodeDeque = new ArrayDeque<Map<String, Object>>();
Map<String, Object> node = new HashMap<String, Object>();
nodeDeque.add(node);
while (!nodeDeque.isEmpty()) {
node = nodeDeque.peekFirst();
System.out.println(node);
//获得节点的子节点，对于二叉树就是获得节点的左子结点和右子节点
List<Map<String, Object>> children = getChildren(node);
if (children != null && !children.isEmpty()) {
for (Map child : children) {
nodeDeque.add(child);
}
}
}
}