深度优先遍历
深度优先遍历是图论中的经典算法。其利用了深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，采用拓扑排序表可以解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。
根据深度优先遍历的特点我们利用Java集合类的栈Stack先进后出的特点来实现。我用二叉树来进行深度优先搜索。
深度优先搜索的步骤
（1）首先节点 1 进栈，节点1在栈顶。
（2）然后节点1出栈，访问节点1，节点1的孩子节点3进栈，节点2进栈。
（3）节点2在栈顶，然后节点2出栈，访问节点2。
（4）节点2的孩子节点5进栈，节点4进栈。
（5）节点4在栈顶，节点4出栈，访问节点4。
（6）节点4左右孩子为空，然后节点5在栈顶，节点5出栈，访问节点5。
（7）节点5左右孩子为空，然后节点3在站顶，节点3出栈，访问节点3。
（8）节点3的孩子节点7进栈，节点6进栈。
（9）节点6在栈顶，节点6出栈，访问节点6。
（10）节点6的孩子为空，这个时候节点7在栈顶，节点7出栈，访问节点7。
（11）节点7的左右孩子为空，此时栈为空，遍历结束。
广度优先遍历
广度优先遍历是连通图的一种遍历策略，因为它的思想是从一个顶点V0开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域故得名。
根据广度优先遍历的特点我们利用Java数据结构队列Queue来实现。
广度优先搜索的步骤
（1）节点1进队，节点1出队，访问节点1。
（2）节点1的孩子节点2进队，节点3进队。
（3）节点2出队，访问节点2，节点2的孩子节点4进队，节点5进队。
（4）节点3出队，访问节点3，节点3的孩子节点6进队，节点7进队。
（5）节点4出队，访问节点4，节点4没有孩子节点。
（6）节点5出队，访问节点5，节点5没有孩子节点。
（7）节点6出队，访问节点6，节点6没有孩子节点。
（8）节点7出队，访问节点7，节点7没有孩子节点，结束。
代码
二叉树的基础代码
/** * 二叉树数据结构 */ public class TreeNode { int data; TreeNode leftNode; TreeNode rightNode; public TreeNode() { } public TreeNode(int d) { data=d; } public TreeNode(TreeNode left,TreeNode right,int d) { leftNode=left; rightNode=right; data=d; } }
广度优先和深度优先遍历算法实现代码
