多级树的深度优先遍历与广度优先遍历（Java实现）

深度优先遍历与广度优先遍历其实是属于图算法的一种，多级树可以看做是一种特殊的图，所以多级数的深/广遍历直接套用图结构的遍历方法即可。

工程中后端通常会用多级树来存储页面表单的各级联动类目，本文提供了深度遍历与广度遍历的示例，在使用时只要根据你的业务需求稍加改动即可。

我们知道，遍历有递归，非递归两种方式。在工程项目上，一般是禁用递归方式的，因为递归非常容易使得系统爆栈。同时，JVM也限制了最大递归数量，在你的树结构非常深的时候很容易出现StackOverflowError异常，所以最好采用非递归的方式。

节点模型

public class Node {//值public int value;//所有的子节点public ArrayList<Node> nexts;public Node(int value) {this.value = value;}
}

深度优先遍历

深度优先搜索英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。多级树可以看做一个特殊的图结构，总的来说遍历的方法还是不变的，都是利用栈和Set来进行操作。

主要步骤：

1. 准备一个栈结构和一个Set结构的集合，栈用来记录还有孩子没有被遍历到的节点，Set用来记录遍历的历史记录
2. 将首节点加入到栈和set中
3. 弹栈拿到首节点
4. 从首节点开始深度遍历，下面示例代码配合注解近进行理解。

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()) {//弹栈获得一个节点Node cur = stack.pop();//查看这个节点的所有孩子for (Node next : cur.nexts) {//如果有孩子是之前没有遍历到的，说明这个节点没有深度遍历完if (!set.contains(next)) {//此节点与其孩子加入栈与Set中stack.push(cur);stack.push(next);set.add(next);System.out.println(next.value);break;}}}
}

广度优先遍历

宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。对于多级数来说，就是先遍历该节点的所有孩子，然后在遍历孩子节点的所有孩子，先遍历一层再遍历下一次层。

主要思路就是利用队列来将下一层的所有节点记录下来，然后顺序遍历就可以了。

public static void bfs(Node node) {if (node == null) {return;}Queue<Node> queue = new LinkedList<>();//用来注册已加入队列的节点——>防止重复添加节点HashSet<Node> set = new HashSet<>();queue.add(node);set.add(node);while (!queue.isEmpty()) {Node cur = queue.poll();System.out.println(cur.value);//将节点的所有下游节点加入到队列for (Node next : cur.nexts) {if (!set.contains(next)) {set.add(next);queue.add(next);}}}
}