最近在复习考试面试的过程中，看了之前记忆模糊的广度遍历和深度遍历，特意整理了它们的区别，妈妈再也不用担心面试回答不出啦~
1.深度遍历
指从上而下的遍历搜索，只要有children节点，就先遍历children节点。深度优先采用的是堆栈的形式, 即先进后出
优缺点：占用内存少但是速度较慢，需要把所有的节点都遍历到，深层次数耗用时比较久
2.广度遍历
指逐层遍历，又称横向优先搜索，广度优先则采用的是队列的形式, 即先进先出
优缺点：对于解决最短或最少问题特别有效，而且寻找深度小，但是内存耗费量大（需要开大量的数组单元用来存储状态）
3.代码实现：
const data = [
{
name: 'a',
children: [
{ name: 'b', children: [{ name: 'e' }] },
{ name: 'c', children: [{ name: 'f' }] },
{ name: 'd', children: [{ name: 'g' }] },
],
},
{
name: 'a2',
children: [
{ name: 'b2', children: [{ name: 'e2' }] },
{ name: 'c2', children: [{ name: 'f2' }] },
{ name: 'd2', children: [{ name: 'g2' }] },
],
}
]
// 深度遍历, 使用递归
function DFS(data) {
const result = [];
data.forEach(item => {
//递归实现，先循环当前节点，判断到有children则继续循环，直至没有
const map = data => {
result.push(data.name);
data.children && data.children.forEach(child => map(child));
}
map(item);
})
return result.join(',');
}
// 广度遍历, 创建一个执行队列, 当队列为空的时候则结束
function BFS(data) {
let result = [];
let queue = data;
while (queue.length > 0) {
//先遍历同级元素，如果发现有children，则插到队列的后面，等同级的循环结束，再循环children的。
[...queue].forEach(item => {
queue.shift();
result.push(item.name);
item.children && (queue.push(...item.children));
});
}
return result.join(',');
}
console.log(DFS(data)) //a,b,e,c,f,d,g,a2,b2,e2,c2,f2,d2,g2
console.log(BFS(data)) //a,a2,b,c,d,b2,c2,d2,e,f,g,e2,f2,g2
