「原來 Tree 的應用範圍比我想像的還要廣啊！」我忍不住感嘆。

「當然囉。」後面有個聲音回應我：「那你知道 BFS 和 DFS，分別對應 Queue 和 Stack 嗎？」

這種明顯用來呼應前面內容的題目——我一轉頭，果然又是那個小孩。

「別小看我啊！」我挺起胸膛。「Queue 是順著來，Stack 是逆著走。DFS 會一路往下到底，再回頭倒退找，當然就是 Stack；而 BFS 是一層層排隊找，對應 Queue！」

「嘖——真無聊，被你秒答了。」孩子撇撇嘴。

我得意一笑：「就算你要我直接實作 Tree 的程式碼，我也沒問題！」

「哦？這可是你自己說的喔。」小孩狡黠一笑，手指輕輕一揮，半透明的程式碼像全息投影一樣懸浮在空中。

// 節點定義
class TreeNode<T : Comparable<T>>(val value: T) {
    var left: TreeNode<T>? = null
    var right: TreeNode<T>? = null
}

// 二元搜尋樹 (Binary Search Tree)
class BinarySearchTree<T : Comparable<T>> {
    var root: TreeNode<T>? = null

    // 插入新值
    fun insert(value: T) {
        //todo
    }

    private fun insertRec(node: TreeNode<T>?, value: T): TreeNode<T> {
        //todo
        return node
    }

    // 深度優先搜尋 (DFS) 
    fun inorderTraversal(node: TreeNode<T>? = root) {
        //todo
    }

    // 廣度優先搜尋 (BFS) 
    fun levelOrderTraversal() {
        //todo
    }
}

「等一下，這裡的 Comparable 是什麼意思？」我指著程式碼問。

「啊，那是因為插入和搜尋的時候，都要比較大小嘛。」小孩晃著腦袋解釋道。「用 Comparable 就能保證節點裡放的東西能夠比較。例如整數、浮點數，甚至字串都行。只要有定義大小關係，就能丟進來用。」

「原來可以這樣做啊！」我恍然大悟地點點頭，覺得這設計還真是巧妙，不管其他，只要知道能比較就夠了。