什么是树
现实中树随处可见；在计算机世界，树就是一种分层结构的抽象模型。
如下图所示：
树结构的可以用在很多情景，就如下图公司的组织架构，用“树”就可以表达出来，如下图：
组织架构只是其中之一，比如族谱、省市等用树的结构形式展现是完全可以。
树的术语
树有很多的术语，如下图：
树：n(n≥0)个节点所构成的有限集合，当n=0时，称为空树；
节点的度：节点的子树个数，例如B节点的度就是2，A节点的度就是3；
树的度：树的所有节点中最大的度数，例如上图中，树的度是3；
叶子节点：度为0的节点，也叫叶节点；
子节点：如上图；
兄弟节点：如上图；
根节点：如上图；
树的深度：树中所有结点中的最大层次，例如上图中树的深度就是3；
节点的层次：例如E节点的层次就是3，节点的层次就是父节点层次+1，根节点的层次为1；
路径：一个节点到另一个节点的通道，例如A→H的路径就是A D H；
路径长度：一个节点到另一个节点的距离，例如A→H的路径就是3。
JavaScript中的树
树结构可以作为最常见的数据结构之一，还有很多其他的结构如DOM树、级联选择、树形组件等等；
JavaScript没有这样的结构，开发我们的大脑，想到可以通过对象和数组来模拟一个树，
例如下面这段代码：
const tree = {
value: 'A',
children: [
{
value: 'B',
children: [
{ value: 'E', children: null },
{ value: 'F', children: null },
],
},
{
value: 'C',
children: [{ value: 'G', children: null }],
},
{
value: 'D',
children: [
{ value: 'H', children: null },
{ value: 'I', children: null },
],
},
],
}广度优先和深度优点遍历算法
深度优先
所谓的深度优先遍历算法，就是尽可能深的去搜索树的分支，它的遍历顺序如下图：
实现思路如下：
访问根节点；
对根节点的children持续进行深度优先遍历（递归）；
实现代码如下：
function dfs(root) {
console.log(root.value)
root.children && root.children.forEach(dfs) // 与下面一致
// if (root.children) {
// root.children.forEach(child => {
// dfs(child)
// })
// }
}
dfs(tree) // 这个tree就是前面定义的那个树
/* 结果
A
B
E
F
C
G
D
H
I
*/上述展示我们想要的表示，思路没什么问题。
广度优先
所谓的广度优先就是依次访问离根节点近的节点，它的遍历顺序如下图：
实现思路如下：
创建要给队列，把根节点入队；
把队头出队并访问；
把队头的children依次入队；
重复执行2、3步，直到队列为空。
实现代码如下：
function bfs(root) {
// 1. 新建队列 跟节点入队
const q = [root]
// 4 重复执行
while (q.length > 0) {
const node = q.shift() // 2 队头出队
console.log(node.value)
// 3 队头 children 依次入队
node.children &&
node.children.forEach(child => {
q.push(child)
})
}
}
bfs(tree)
/* 结果
A
B
C
D
E
F
G
H
I
*/上述展示我们想要的表示，算法没什么问题。
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