這裡記錄一個小經驗吧，關於dfs的原理和更多實踐可以看：

https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/83001841

在處理樹問題的時候，一般要使用dfs進行遍歷，遍歷函式的引數有時候需要母親節點和孩子節點

即如下形式：

def dfs(parent,child):
    pass

比如我們定義好了該dfs函式，在之後的遞迴呼叫中可以方便的使用：

def dfs(parent,child):
    .....
    dfs(child,child.left)
    dfs(child,child.right)

現在有個小問題就是怎麼呼叫，我們假設根節點是root,容易想到的是：

dfs(root,root.left)
dfs(root,root.right)

弄不好還的先判斷一下其孩子有沒有存在即：

if root.left:
    dfs(root,root.left)
if root.right:
    dfs(root,root.right)

其實這裡有的時候不必這樣，直接寫成一個呼叫函式即可：

dfs(None,root)

只不過在定義dfs內部的時候，大概需要這樣：

def dfs(parent,child):

    if parent and child:
        pass

    if child.left:
        dfs(child,child.left)

    if child.right:
        dfs(child,child.right)
 

下面是leetcode一個例題：思路是討論區一個大神的，只不過正好說明了上面的問題，所以這裡就看一下具體的實踐吧

863. All Nodes Distance K in Binary Tree

class Solution(object):
    def distanceK(self, root, target, K):
        """
        :type root: TreeNode
        :type target: TreeNode
        :type K: int
        :rtype: List[int]
        """
        import collections
        dict = collections.defaultdict(list)
        def dfs(parent,child):
            if parent and child:
                dict[parent.val].append(child.val)
                dict[child.val].append(parent.val)
            if child.left:
                dfs(child,child.left)
            if child.right:
                dfs(child,child.right)
        dfs(None,root)
        scope = [target.val]
        seen = set(scope)
        for i in range(K):
            scope = [y for x in scope for y in dict[x] if y  not in seen]
            seen|=set(scope)
        return scope
 

大體思路就是先dfs遍歷得到dict,其key鍵是每一個節點值，其value值是一個列表，裡面記錄的是和key相鄰的所有節點值

接著就是從目的節點不斷向外搜尋（每次相當於向外走一步，走K步正好就是達到我們想要的結果值），seen記錄的是我們走過的值，scope記錄的是每向外走一步所達到的所有元素集合