树是一种非线性数据结构，由一个根节点和一组子树（节点）组成。子树可以进一步细分为子树，形成一个层次结构。树结构广泛应用于计算机科学和算法中。

树的遍历

树的遍历是指访问树中每个节点的系统化方法。常见的遍历方法包括深度遍历和广度遍历。

深度优先遍历

深度优先遍历（DFS）以递归或栈的形式，沿着树的一条路径深度遍历，直到遇到叶节点。当遇到叶节点时，它会回溯到最近未遍历的节点，并继续遍历。

前序遍历

前序遍历在访问每个节点之前访问其子树。遍历顺序为：根节点 -> 左子树 -> 右子树。

中序遍历

中序遍历在访问每个节点的左子树后访问该节点。遍历顺序为：左子树 -> 根节点 -> 右子树。

后序遍历

后序遍历在访问每个节点的左子树和右子树后访问该节点。遍历顺序为：左子树 -> 右子树 -> 根节点。

广度优先遍历

广度优先遍历（BFS）以队列的形式，逐层遍历树。它首先访问根节点，然后访问根节点的子节点，然后再访问子节点的子节点，以此类推。

实战：深度优先遍历

我们以一个示例树（如图所示）进行深度优先遍历：

```

1

/ \

2 3

/ \ \

4 5 6

/ \

7 8

```

前序遍历：

1 -> 2 -> 4 -> 7 -> 8 -> 5 -> 3 -> 6

中序遍历：

4 -> 7 -> 8 -> 2 -> 5 -> 1 -> 3 -> 6

后序遍历：

7 -> 8 -> 4 -> 5 -> 2 -> 6 -> 3 -> 1

实战：广度优先遍历

广度优先遍历：

1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6 -> 7 -> 8

树的深度

树的深度是指从根节点到最深叶节点所经过的边数。例如，上例中的树深度为 3。

树的广度

树的广度是指同一层中节点的最大个数。例如，上例中的树广度为 4。

树的应用

树结构广泛应用于计算机科学的各个领域，包括：

数据存储和组织： 例如文件系统、数据库

算法和数据结构： 例如排序树、搜索树、二叉树

网络和通信： 例如路由表、网络拓扑

人工智能和机器学习： 例如决策树、神经网络