研发时候，不要受原来的术语的影响，其实就是想着原来学过的或者看过的可以解决新遇到的问题，这其实是侥幸心理，忘记原来的术语吧，那只是你创新的源泉。

　　遍历就是把节点按一定规则构成一个线性序列，不同的规则得到不同顺序的线性序列，仅此而已 。

算法是实际问题工作步骤的抽象，不要一味想算法，想想实际情况怎么做的，然后提取算法，然后优化。

不论怎样，要和具体的数据结构结合在一起。

一、树的遍历

　　对于树的遍历，有三种，就拿前序遍历来说，得到的序列不论怎么拆分(子串，就是要连续)，始

终要是根左右，跟在左右前面，左在右前面，有点DP类似最优子结构。

//中序 LDR
if(null)
{
    return ;
}
else
{
    //分别输出左 根  右
}

　　无论前中后都是dfs，不过树的话，由于有了明确的children字段，不需要设置vis数组来确保只遍历一次，因为肯定知识便利了一次。

travel(node)
{
    for(i=1:lengh)
    ｛
        //.....处理node节点
      if（null！=children）
          travel(children)；
    ｝
}
另一种写法是把for循环写在函数外面

　　树的层次遍历和BFS就很像了，总的来说就是DFS用栈，只不是栈是隐式栈，BFS用队列，用的是显式列。

1.初始化一个队列，根入队
2.取对头，并访问
3.若左节点非空，入队；右节点非空入队
4.队不空，循环2 - 3，否则结束

二、图的遍历

2.1 BFS

　　自上而下，从左到右，也需要vis。是树层次的推广。

2.2 DFS

　　需要vis数组。是树的先跟的推广。

2.3 树和图区别与联系

　　图需要需要vis是怕循环遍历，这和树不一样，数不可能循环遍历。

　　相同点：从一点出发遍历相邻节点，对树来说是左右孩子。

　　不同点：图有多个相邻点，二叉树只有左右孩子，bfs需要vis记录访问过的节点。

　　比如a，左b右c，访问a，然后bc如队，然后访问b，a和b相邻，没有vis的话a又要被访问。

　　图有不连通情况，树的的dfs和bfs都不需要vis。

　　树是一种特殊的图。

三、线索树

　　每个节点增加2个字段分别指向节点的前驱和后继。前驱好搞，直接在travel增加一个参数parentID，初始为null，在for内，if外直接指向该parentID，后继应该也不难，在if内，主要要看树的数据结构。

四、非递归遍历

　　BFS利用队列保存尚未遍历的节点或者子树，DFS用栈。