研發時候，不要受原來的術語的影響，其實就是想着原來學過的或者看過的可以解決新遇到的問題，這其實是僥幸心理，忘記原來的術語吧，那只是你創新的源泉。
遍歷就是把節點按一定規則構成一個線性序列，不同的規則得到不同順序的線性序列，僅此而已 。
算法是實際問題工作步驟的抽象，不要一味想算法，想想實際情況怎么做的，然后提取算法，然后優化。
不論怎樣，要和具體的數據結構結合在一起。
一、樹的遍歷
對於樹的遍歷，有三種，就拿前序遍歷來說，得到的序列不論怎么拆分(子串，就是要連續)，始
終要是根左右，跟在左右前面，左在右前面，有點DP類似最優子結構。
//中序 LDR
if(null)
{
return ;
}
else
{
//分別輸出左 根 右
}
無論前中后都是dfs，不過樹的話，由於有了明確的children字段，不需要設置vis數組來確保只遍歷一次，因為肯定知識便利了一次。
travel(node)
{
for(i=1:lengh)
｛
//.....處理node節點
if（null！=children）
travel(children)；
｝
}
另一種寫法是把for循環寫在函數外面
樹的層次遍歷和BFS就很像了，總的來說就是DFS用棧，只不是棧是隱式棧，BFS用隊列，用的是顯式列。
1.初始化一個隊列，根入隊
2.取對頭，並訪問
3.若左節點非空，入隊；右節點非空入隊
4.隊不空，循環2 - 3，否則結束
二、圖的遍歷
2.1 BFS
自上而下，從左到右，也需要vis。是樹層次的推廣。
2.2 DFS
需要vis數組。是樹的先跟的推廣。
2.3 樹和圖區別與聯系
圖需要需要vis是怕循環遍歷，這和樹不一樣，數不可能循環遍歷。
相同點：從一點出發遍歷相鄰節點，對樹來說是左右孩子。
不同點：圖有多個相鄰點，二叉樹只有左右孩子，bfs需要vis記錄訪問過的節點。
比如a，左b右c，訪問a，然后bc如隊，然后訪問b，a和b相鄰，沒有vis的話a又要被訪問。
圖有不連通情況，樹的的dfs和bfs都不需要vis。
樹是一種特殊的圖。
三、線索樹
每個節點增加2個字段分別指向節點的前驅和后繼。前驅好搞，直接在travel增加一個參數parentID，初始為null，在for內，if外直接指向該parentID，后繼應該也不難，在if內，主要要看樹的數據結構。
四、非遞歸遍歷
BFS利用隊列保存尚未遍歷的節點或者子樹，DFS用棧。