递归是遍历树形结构最自然的方式，核心在于每个节点处理逻辑与整棵树一致，需明确终止条件（如节点为null）、单层处理逻辑（如收集值）、逐个递归子节点，天然实现深度优先遍历。
递归是遍历树形结构最自然的方式，核心在于：每个节点的处理逻辑和整棵树一致，只需对子节点重复调用自身。
明确递归终止条件
树遍历中，递归必须有明确的“到底”判断，否则会无限调用导致栈溢出。通常以节点是否为 null 或是否没有子节点（如 children 为空数组）为边界。
- 若节点为 null 或 undefined，直接返回，不继续递归
- 若使用数组表示子节点（如
node.children），检查该数组是否存在且长度大于 0 - 避免仅靠
node.children存在性判断——有些数据中该字段可能为 null 而非 []
设计单层处理逻辑
先想清楚“当前这个节点我要做什么”，比如收集值、修改属性、触发回调等，再把子节点交给递归处理。
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- 常见操作：将当前节点的
id或name推入结果数组 - 支持传入回调函数，在每层进入时执行自定义逻辑（如权限校验、懒加载标记）
- 注意副作用控制——如果修改原树结构，需确认是否符合预期；如需无损遍历，可考虑深拷贝或只读访问
正确递归调用子节点
子节点通常是数组，需逐个遍历并递归调用。不能直接传整个数组给递归函数（除非函数签名专门支持），而是对每个子项调用自身。
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- 用
for...of或forEach遍历node.children - 每次递归传入的是单个子节点对象，不是数组
- 若树是多叉但结构不统一（例如有的节点用
children，有的用subs），建议提前标准化或在递归前做字段映射
区分深度优先与广度优先（递归天然适合 DFS）
纯递归默认实现的是深度优先遍历（DFS）。想实现广度优先（BFS），应改用队列迭代，而非递归。
- DFS 示例：先处理根，再递归处理第一个子树，直到叶子，再回溯处理兄弟节点
- 如果业务需要 BFS 效果（如逐层高亮），不要强行用递归模拟——容易混乱且无优势
- 递归 + 层级参数（如
depth）可辅助记录层级信息，用于缩进、权限深度限制等场景
