二叉樹遍歷——深度優先遍歷、廣度優先遍歷
二叉樹遍歷簡介
【備註】：二叉樹的深度優先遍歷的非遞迴的通用做法是採用棧，廣度優先遍歷的非遞迴的通用做法是採用佇列。
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深度優先遍歷： 對每一個可能的分支路徑深入到不能再深入為止，而且每個結點只能訪問一次。對每一個可能的分支路徑深入到不能再深入為止，而且每個結點只能訪問一次。 要特別注意的是，二叉樹的深度優先遍歷比較特殊，可以細分為先序遍歷、中序遍歷、後序遍歷。具體說明如下：
先序遍歷：對任一子樹，先訪問根，然後遍歷其左子樹，最後遍歷其右子樹。 中序遍歷：對任一子樹，先遍歷其左子樹，然後訪問根，最後遍歷其右子樹。 後序遍歷：對任一子樹，先遍歷其左子樹，然後遍歷其右子樹，最後訪問根。
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廣度優先遍歷： 又叫層次遍歷，從上往下對每一層依次訪問，在每一層中，從左往右（也可以從右往左）訪問結點，訪問完一層就進入下一層，直到沒有結點可以訪問為止。又叫層次遍歷，從上往下對每一層依次訪問，在每一層中，從左往右（也可以從右往左）訪問結點，訪問完一層就進入下一層，直到沒有結點可以訪問為止。
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深度優先搜素演算法： 不全部保留結點，佔用空間少；有回溯操作(即有入棧、出棧操作)，執行速度慢。 通常深度優先搜尋法不全部保留結點，擴充套件完的結點從資料庫中彈出刪去，這樣，一般在資料庫中儲存的結點數就是深度值，因此它佔用空間較少。所以，當搜尋樹的結點較多，用其它方法易產生記憶體溢位時，深度優先搜尋不失為一種有效的求解方法。
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廣度優先搜尋演算法： 保留全部結點，佔用空間大； 無回溯操作(即無入棧、出棧操作)，執行速度快。 廣度優先搜尋演算法，一般需儲存產生的所有結點，佔用的儲存空間要比深度優先搜尋大得多，因此，程式設計中，必須考慮溢位和節省記憶體空間的問題。但廣度優先搜尋法一般無回溯操作，即入棧和出棧的操作，所以執行速度比深度優先搜尋要快些。
案例
深度優先遍歷
對每一個可能的分支路徑深入到不能再深入為止，而且每個節點只能訪問一次。 對於上面的例子來說深度優先遍歷的結果就是：A,B,D,E,I,C,F,G,H.(假設先走子節點的的左側)。
深度優先遍歷各個節點，需要使用到棧（Stack）這種資料結構。stack的特點是是先進後出。整個遍歷過程如下：
首先將A節點壓入堆中，stack（A）;
將A節點彈出，同時將A的子節點C，B壓入堆中，此時B在堆的頂部，stack(B,C)；
將B節點彈出，同時將B的子節點E，D壓入堆中，此時D在堆的頂部，stack（D,E,C）；
將D節點彈出，沒有子節點壓入,此時E在堆的頂部，stack（E，C）；
將E節點彈出，同時將E的子節點I壓入，stack（I,C）；
...依次往下，最終遍歷完成：
Java程式碼大概如下
public class TreeNode {
int val = 0;
TreeNode left = null;
TreeNode right = null;
public TreeNode(int val) {
this.val = val;
}
}
public class Solution {
public ArrayList<Integer> deep(TreeNode root) {
ArrayList<Integer> lists=new ArrayList<Integer>();
if(root==null)
return lists;
Stack<TreeNode> stack=new Stack<TreeNode>();
stack.push(root);
while(!stack.isEmpty()){
TreeNode node=stack.pop();
//先往棧中壓入右節點，再壓左節點，這樣出棧就是先左節點後右節點了。
if(node.right!=null)
stack.push(tree.right);
if(node.left!=null)
stack.push(tree.left);
lists.add(node.val);
}
return lists;
}
}
廣度優先遍歷
其過程檢驗來說是對每一層節點依次訪問，訪問完一層進入下一層，而且每個節點只能訪問一次。對於上面的例子來說，廣度優先遍歷的 結果是：A,B,C,D,E,F,G,H,I(假設每層節點從左到右訪問)。
廣度優先遍歷各個節點，需要使用到佇列（Queue）這種資料結構，queue的特點是先進先出，其實也可以使用雙端佇列，區別就是雙端佇列首位都可以插入和彈出節點。整個遍歷過程如下：
首先將A節點插入佇列中，queue（A）;
將A節點彈出，同時將A的子節點B，C插入佇列中，此時B在佇列首，C在佇列尾部，queue（B，C）；
將B節點彈出，同時將B的子節點D，E插入佇列中，此時C在佇列首，E在佇列尾部，queue（C，D，E）;
將C節點彈出，同時將C的子節點F，G，H插入佇列中，此時D在佇列首，H在佇列尾部，queue（D，E，F，G，H）；
將D節點彈出，D沒有子節點，此時E在佇列首，H在佇列尾部，queue（E，F，G，H）；
...依次往下，最終遍歷完成
Java程式碼大概如下：
public class TreeNode {
int val = 0;
TreeNode left = null;
TreeNode right = null;
public TreeNode(int val) {
this.val = val;
}
}
public class Solution {
public ArrayList<Integer> wide(TreeNode root) {
ArrayList<Integer> lists=new ArrayList<Integer>();
if(root==null)
return lists;
Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<TreeNode>();
queue.offer(root);
while(!queue.isEmpty()){
TreeNode node = queue.poll();
if(node.left!=null){
queue.offer(node.left);
}
if(node.right!=null){
queue.offer(node.right);
}
lists.add(node.val);
}
return lists;
}
}