注：這是我春招找實習的時候筆試某公司的原題，當時還傻傻的不太會做。

//廣度優先搜尋就可以實現二叉樹每一層的遍歷，通常都用佇列來實現。佇列儲存未被檢測的結點，結點按寬度優先的次序被訪問和進出佇列。
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public
 
 List<Integer> largestValues(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<>();
        List<Integer> list=new ArrayList<>();
        queue.add(root);
        int queueSize=root== null ? 0:1;
        while(queueSize > 0){
            int max=Integer.MIN_VALUE;
            
 
for(int i=0; i< queueSize; i++){
                TreeNode n=queue.poll();
                if(n.val > max)
                    max=n.val;
                if(n.left != null)
                    queue.add(n.left);
                if(n.right != null)
                    queue.add(n.right); 
            }
            list.add(max); 
            queueSize
 
=queue.size();
        }
        
        return list;
    }
}

//以下是關於深度優先搜尋和廣度優先搜尋的一個小結

//DFS：深度優先搜尋，一直往深處走，直到找不到解為止
DFS(dep,.....)   //dep表示當前深度
{
    if(找到解了 || 走不下去了){
        ........
        return;
    }
    列舉下一種情況，dep+1
}

//BFS:廣度優先搜尋，通常用佇列來實現，如本題。
初始化佇列Queue
Q={root}
while(Q非空){
    取佇列Q隊首元素u，u出隊;
    if( u == 目標狀態){
        ....
    }
    將所有與u相鄰且未被訪問的結點進入佇列;
    標記u為已訪問;
}

//DFS使用棧來儲存未被檢測的結點，按照深度優先的次序被訪問並依次壓入棧中，反序出棧進行新的檢測
//BFS使用佇列儲存未被檢測的結點，結點按照寬度優先的次序被訪問和進出佇列