多級樹的深度優先遍歷與廣度優先遍歷（Java實現）
深度優先遍歷與廣度優先遍歷其實是屬於圖算法的一種，多級樹可以看做是一種特殊的圖，所以多級數的深/廣遍歷直接套用圖結構的遍歷方法即可。
工程中后端通常會用多級樹來存儲頁面表單的各級聯動類目，本文提供了深度遍歷與廣度遍歷的示例，在使用時只要根據你的業務需求稍加改動即可。
我們知道，遍歷有遞歸，非遞歸兩種方式。在工程項目上，一般是禁用遞歸方式的，因為遞歸非常容易使得系統爆棧。同時，JVM也限制了最大遞歸數量，在你的樹結構非常深的時候很容易出現StackOverflowError異常，所以最好采用非遞歸的方式。
節點模型
public class Node {
//值
public int value;
//所有的子節點
public ArrayList<Node> nexts;
public Node(int value) {
this.value = value;
}
}
深度優先遍歷
深度優先搜索英文縮寫為DFS即Depth First Search.其過程簡要來說是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。多級樹可以看做一個特殊的圖結構，總的來說遍歷的方法還是不變的，都是利用棧和Set來進行操作。
主要步驟：
- 准備一個棧結構和一個Set結構的集合，棧用來記錄還有孩子沒有被遍歷到的節點，Set用來記錄遍歷的歷史記錄
- 將首節點加入到棧和set中
- 彈棧拿到首節點
- 從首節點開始深度遍歷，下面示例代碼配合注解近進行理解。
public static void dfs(Node node) {
if (node == null) {
return;
}
Stack<Node> stack = new Stack<>();
HashSet<Node> set = new HashSet<>();
stack.add(node);
set.add(node);
System.out.println(node.value);
while (!stack.isEmpty()) {
//彈棧獲得一個節點
Node cur = stack.pop();
//查看這個節點的所有孩子
for (Node next : cur.nexts) {
//如果有孩子是之前沒有遍歷到的，說明這個節點沒有深度遍歷完
if (!set.contains(next)) {
//此節點與其孩子加入棧與Set中
stack.push(cur);
stack.push(next);
set.add(next);
System.out.println(next.value);
break;
}
}
}
}
廣度優先遍歷
寬度優先搜索算法（又稱廣度優先搜索）是最簡便的圖的搜索算法之一，這一算法也是很多重要的圖的算法的原型。對於多級數來說，就是先遍歷該節點的所有孩子，然后在遍歷孩子節點的所有孩子，先遍歷一層再遍歷下一次層。
主要思路就是利用隊列來將下一層的所有節點記錄下來，然后順序遍歷就可以了。
public static void bfs(Node node) {
if (node == null) {
return;
}
Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
//用來注冊已加入隊列的節點——>防止重復添加節點
HashSet<Node> set = new HashSet<>();
queue.add(node);
set.add(node);
while (!queue.isEmpty()) {
Node cur = queue.poll();
System.out.println(cur.value);
//將節點的所有下游節點加入到隊列
for (Node next : cur.nexts) {
if (!set.contains(next)) {
set.add(next);
queue.add(next);
}
}
}
}