深度优先遍历与广度优先遍历，不刷算法题不知道这两个概念，虽然平时业务也有写过这种场景，但是一遇到这两词就感觉高大上了

什么是深度优先遍历

深度优先遍历就是当我们搜索一个树的分支时，遇到一个节点，我们会优先遍历它的子节点，直到最后根节点为止，最后再遍历兄弟节点，从兄弟子节点寻找它的子节点，直到搜索到最后结果，然后结束。

首先我们从上面一段话中，我们知道遍历的对象是树，树是一种数据结构，我们在 js 中可以模拟它，具体我们画一个图 以上就是一个基本的树结构，在 js 中我们可以用以下结构去描述

const root = {
  name: '1',
  children: [
    {
      name: '2-1',
      children: [
        {
          name: '3-1',
          children: [
            {
              name: '4-2',
              children: null
            },
            {
              name: '4-1',
              children: null
            }
          ]
        },
        {
          name: '3-2',
          children: null
        }
      ]
    },
    {
      name: '2-2',
      children: null
    }
  ]
};

我们理解上面那句话，深度优先遍历，就是当我搜索一个树分支，遇到一个节点，我就搜索她的子节点，直到搜索完了，再去搜索兄弟节点，我们用代码来验证一下

// 深度优先遍历
const deepDFS = (root, nodeList = []) => {
  if (root) {
    nodeList.push(root.name);
    // 递归root.children，找root的子节点
    root.children && root.children.forEach((v) => deepDFS(v, nodeList));
  }
  return nodeList;
};
const result = deepDFS(root, []);
console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
/**
[
  "1",
  "2-1",
  "3-1",
  "4-2",
  "4-1",
  "3-2",
  "2-2"
]
*/

从结果上来看发现从最开始的分支，从第一个分支开始，找到一个节点就一直找到最深的那个节点为止，然后再找父级兄弟节点，最后再从根子节点的兄弟节点去寻找子节点。

广度优先遍历

搜索树分支时，从根节点开始，当访问子节点时，先遍历找到兄弟节点，再寻找对应自己的子节点

我们用一个图来还原一下搜索过程 对应的代码如下

// 广度优先遍历
const deepBFS = (root, nodeList = []) => {
  const queue = [root];
  // 循环判断队列的长度是否大于0
  while (queue.length > 0) {
    // 取出队列添加的节点
    const p = queue.shift();
    nodeList.push(p.name);
    // 根据节点是否含有children,如果有子节点则添加到队列中
    p.children && p.children.forEach((v) => queue.push(v));
  }
  return nodeList;
};
console.time('BFS-start');
const result = deepBFS(root, []);
console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
console.timeEnd('BFS-start');
/*
[
  "1",
  "2-1",
  "2-2",
  "3-1",
  "3-2",
  "4-2",
  "4-1"
]
*/

广度优先遍历的主要思想是将一个树放到一个队列中，我们循环这个队列，判断该队列的长度是否大于 0，我们不断循环队列，shift出队列操作，然后判断节点children,循环children,然后将子节点添加到队列中，一旦队列的长度为 0，那么就终止循环了。

我们测试一下两者哪种搜索时间效率更高

// BFS 广度优先遍历
console.time('BFS-start');
const result = deepBFS(root, []);
console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
console.timeEnd('BFS-start');

// DFS 深度优先遍历
console.time('DFS-start');
console.log(JSON.stringify(deepDFS(root, []), null, 2));
console.timeEnd('DFS-start');

最后发现 广度优先遍历的时间明显比深度优先的时间效率要高，广度优先遍历是用队列记录了每一个节点的位置，所以会占用内存更多点，由于深度优先遍历是从根节点往子节点依次递归查询，当子节点查询完了，就从根的节点的兄弟节点依次往下搜索，所以比较耗时，搜索效率上广度优先遍历更高。

总结

1、理解深度优先遍历与广度优先遍历是什么

深度优先遍历就是从上到下，当我们搜索一个树时，我们从根开始，遇到一个节点，就先查询的它的子节点，如果子节点还有子节点就继续往下寻找直到最后没有为止，再从根子节点的兄弟节点开始依次向下寻找节点。

而广度优先遍历遍历就是从根节点开始，寻找子节点，先遍历寻找兄弟节点，依次从上往下，按层级依次搜索。

2、用具体代码实现深度优先遍历与广度优先遍历

3、深度优先遍历比广度优先遍历更耗时

4、本文示例代码 code example