贪心算法
只顾当前最优，贪心算法在很多情况下，是不适用的。生活中的实际问题，不能处处只看眼前。
举例：最少纸币问题
当问题可以拆分成子问题，子问题有最优解时，可以用贪心算法。
这种子问题最优解成为最优子结构。
动态规划就是子问题不一定选择最优解，而是多选几种可能，存起来所有可能的解。贪心算法无法回退，动态规划保存了之前的结果，有回退的功能。
实战
122. 买卖股票的最佳时机 II
https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/
广度优先搜索
这个理解为魂斗罗里面的散弹枪
本质上是把根节点和儿子节点依次加入到队列queue中。先进先出。
1先进来，然后1出去，放1的儿子2，3，4.然后2 出去，放2的儿子5，3的儿子6，7，4的儿子8。然后5出去，放5的儿子9。6出去，放6的儿子10.
BFS不需要递归，而是用一个queue来进行。
visited的作用就是判定是否已经访问过了，不然的话，可能会成为环。就是图，而不是二叉树了。
深度优先搜索：广度优先更符合人的思维，深度优先更符合计算机的思维，就是用statck栈。
BFS和DFS比较：
BFS地毯式推进，DFS一条路走到黑，不撞南墙不回头。
stack栈是先入后出，这里面的递归就是实现了stack的作用。
DFS非递归写法：不常用，手动实现stack。
实战
102. 二叉树的层序遍历
https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/
104. 二叉树的最大深度
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/
实战
22. 括号生成
https://leetcode-cn.com/problems/generate-parentheses/
