DFS深度优先算法

简单的理解深度优先算法遍历树结构，算法从节点出发沿着子节点一直往下走，走到没有字节点为止开始返回，即一直走到树的最深处（叶节点），然后开始往前返回值。

递归DFS

深度优先算法的递归表示十分简洁，理解递归DFS十分有助于理解树结构以及递归。

public void dfsRecursive(TreeNode root){
        //对于递归算法，basecase是首要考虑的
        if (root==null) return ans;
            //在两次递归之前fc进行操作即为前序遍历
        dfsRecursive(root.left);
        System.out.println(root.val);//在两次递归之间进行操作即为中序遍历
        dfsRecursive(root.right);
            //在两次递归之后进行操作即为后序遍历
        return ans;
    }

非递归DFS

根据DFS的定义，DFS一路往深处走，并记录走过的节点，走到底时再进行弹出并输出。因此很容易想到需要使用栈结构。

public  void dfs(TreeNode root) {
        if(root==null) return;
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        stack.push(root);
        while (stack.size() > 0) {
            TreeNode node = stack.pop();
            //同样的如果要进行的操作在递归之前，那么就是前序遍历，见名知意
            System.out.println(node.val);
            if (node.right != null) stack.push(node.right);
            if (node.left != null) stack.push(node.left);
        }
      
    }

通过DFS递归与非递归的算法可以很容易的完成非常基础的leetcode树的遍历题

• 94. 二叉树的中序遍历
• 144.二叉树的前序遍历
• 145. 二叉树的后序遍历

BFS广度优先算法（非递归）

广度优先算法BFS，又称层序遍历，正如其名，按一层一层遍历树结构，一般情况下只有非递归的表达，由于其算法按层遍历的特性，其中用到的数据结构为Queue队列，因此递归的表达较为复杂。

public void bfs(TreeNode root) {
        if (root == null) return void;
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        while (queue.size() > 0) {
            for (int i = 0; i < queue.size(); i++) {
                TreeNode node = queue.poll();
                System.out.println(node.val);
                if (node.left != null) queue.offer(node.left);
                if (node.right != null) queue.offer(node.right);
            }
        }
    }

leetcode关于bfs的题目,这里推荐两道十分基础的便于熟悉算法：

• 102. 二叉树的层序遍历
• 剑指 Offer 55 - I
  BFS与DFS都是图以及树中的十分基础却又十分强大的算法，熟练掌握这两个算法便已经可以解决不少leetcode中关于树和题的问题。