树的两种遍历方式：深度优先与广度优先

深度优先遍历（Depth First Search，简称DFS）和广度优先遍历（Breadth First Search，简称BFS）都是图和树上的两种遍历算法。DFS按照树或者图的深度进行搜索，会先访问一个节点的子节点，然后再访问其他子节点。而BFS则是按照树或者图的宽度进行搜索，先访问某一层的全部节点，然后再访问下一层的全部节点，这种遍历算法适合查找目标节点是否在图或树中。

深度优先遍历（DFS）

深度优先遍历是一种沿着树或图的深度进行遍历的算法。它从树或图的根节点开始，沿着一条路径一直遍历到叶子节点，然后再回溯到根节点，沿着另一条路径继续遍历。

深度优先遍历的优点：

1. 深度优先遍历可以更早地找到目标节点，如果目标节点位于树或图的较深层，则深度优先遍历可以更快地找到它。
2. 深度优先遍历可以更有效地检测循环，因为深度优先遍历会沿着一条路径一直遍历到叶子节点，然后再回溯，因此如果出现循环，则深度优先遍历可以更快地检测到。

深度优先遍历的缺点：

1. 深度优先遍历可能会错过一些节点，因为深度优先遍历沿着一条路径一直遍历到叶子节点，然后再回溯，因此如果出现分支，则深度优先遍历可能会错过一些节点。
2. 深度优先遍历可能会导致栈溢出，因为深度优先遍历需要使用栈来存储要访问的节点，如果树或图的深度较大，则栈可能会溢出。

广度优先遍历（BFS）

广度优先遍历是一种沿着树或图的宽度进行遍历的算法。它从树或图的根节点开始，先访问根节点的子节点，然后再访问根节点的孙节点，以此类推，直到访问完树或图的所有节点。

广度优先遍历的优点：

1. 广度优先遍历可以更均匀地遍历树或图，因为广度优先遍历按照树或图的宽度进行遍历，因此可以更均匀地遍历树或图的所有节点。
2. 广度优先遍历可以更容易地检测连通分量，因为广度优先遍历会沿着树或图的宽度进行遍历，因此可以更容易地检测到树或图中的连通分量。

广度优先遍历的缺点：

1. 广度优先遍历可能会更慢，因为广度优先遍历需要访问树或图的所有节点，因此如果树或图较大，则广度优先遍历可能会更慢。
2. 广度优先遍历可能会更难检测循环，因为广度优先遍历沿着树或图的宽度进行遍历，因此如果出现循环，则广度优先遍历可能会更难检测到。

总结

深度优先遍历和广度优先遍历都是常见的树和图的遍历算法。它们各有优缺点，在实际应用中，我们可以根据需要选择合适的遍历算法。

特征	深度优先遍历（DFS）	广度优先遍历（BFS）
遍历顺序	深度优先	宽度优先
优点	可以更早地找到目标节点，可以更有效地检测循环	可以更均匀地遍历树或图，可以更容易地检测连通分量
缺点	可能会错过一些节点，可能会导致栈溢出	可能会更慢，可能会更难检测循环
应用	查找树或图中的特定节点，检测树或图中的循环	计算树或图的深度，查找树或图中的最短路径