树形结构是计算机科学中最常见也是最重要的非线性数据结构之一。它以层次化的方式组织数据，广泛应用于文件系统、数据库索引、网络路由、编译器语法分析等众多领域。对树进行操作的核心技术之一就是遍历（Traversal），即系统地访问树中的每一个节点一次。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种最基本也是最强大的遍历策略，它们为解决各种树形问题提供了基础框架。 本文将深入探讨如何手写实现针对自定义树形对象结构的DFS和BFS算法。我们将从定义一个通用的树节点结构开始，然后详细讲解DFS和BFS的原理、递归与迭代实现、各自的特点、适用场景以及如何在实际应用中进行定制化。 1. 定义自定义树形结构 在实现遍历算法之前，我们首先需要一个清晰、可操作的树节点定义。为了实现通用性，我们考虑N叉树（N-ary Tree），即每个节点可以有任意数量的子节点。 一个典型的树节点至少需要包含两个基本属性： 节点值 (Value): 存储该节点的数据。 子节点列表 (Children): 存储指向其所有子节点的引用。 以下是使用Python、JavaScript和Java定义这样一个节点结构的示例。 P …