结果应该是分别是：
广度优先: a ->b ->c ->d ->f ->e ->g
先序遍历: a ->b ->d ->e ->f ->g ->c
中序遍历: e ->d ->b ->g ->f ->a ->c
后序遍历: e ->d ->g ->f ->b ->c ->a
结果存在result里面，如果不存可以少一层变量
这个地方强烈建议读一下下面的第一个链接，我遵照着那篇文章实现的，只是用Go改写了而已。
首先定义一个数据结构，用来存储一些Node的信息。
这里是可以运行的，但是总会抛出一个数组越界的错误，我看了半天也没看出来哪里有问题，Mac版的devel我这边又有bug，没用起来。至少思路对了，我后面再看一下哪里的问题。(感谢 @RiXu 指正)
请实现两个函数，分别用来序列化和反序列化二叉树
二叉树的序列化就是采用前序遍历二叉树输出节点，再碰到左子节点或者右子节点为None的时候输出一个特殊字符”#”。对于反序列化，就是针对输入的一个序列构建一棵二叉树，我们可以设置一个指针先指向序列的最开始，然后把指针指向位置的数字转化为二叉树的结点，后移一个数字，继续转化为左子树和右子树。
序列化：比较简单，直接用递归的办法前序遍历二叉树，其中碰到空就加个#。
反序列化：这里也是在别人的GitHub上借鉴的灵感。这里引入了一个全局的变量flag，通过flag来控制序列化后的索引。这样在递归的时候可以一直把序列化结果S不加改变的放入递归函数中。递归结束的出口是当判断到#的时候，这说明到达了底部，需要返回上一级。依次递归的构建二叉树。
先序遍历先从二叉树的根开始，然后到左子树，再到右子树。
遍历的结果是：ABDCEF
中序遍历先从左子树开始，然后到根，再到右子树。
遍历的结果是：DBAECF
后序遍历先从左子树开始，然后到右子树，再到根。
遍历的结果是：DBEFCA
打印自己，然后先遍历左节点再遍历右节点
这里的栈用处是为了保存二叉树的结构，以弥补二叉树无法获取父节点的结构特性。
不过需要注意的是后入栈的为左孩子，以保证优先遍历左侧。
第一个栈的处理顺序为，自上而下，自右而左。经过第二个栈的逆序，就变成了自下而上，自左而右。
每次将新节点加入队列时，将nlast更新成新节点。
当当前打印的节点等于last，执行换行并将last更新到下一行nlast。
举个例子(用 ! 分割，用 # 表空):
将序列化字符串转化成数组(比如这里通过 ! 分割)
所以我们需要引入一个变量 setleft 来确定下一次需要构建的节点方向。
每次构建新节点之后，下一次都会尝试构建其左侧节点。
而每次遇到空节点后，都会将顶元素推出，并尝试构建其的右侧节点。
因为他的队列，只负责记录下一次想要处理的节点。
并不需要在意左右与层级倒退，只需要处理节点为空的情况即可。
如下图中第三棵二叉树。
2节点的子树下方，左侧高度为2，右侧高度为0。所以不是一个平衡二叉树。
一旦一侧子节点为空，另一侧若高度大于2，则判定为否
目的都是提高搜索二叉树的效率，调整代价降低。
第一个错误的节点为第一次降序较大的节点
第二个错误的节点为第二次降序较小的节点
第一个错误的节点为此次降序较大的节点
第二个错误的节点为此次降序较小的节点
除最后一层无任何子 节点 外，每一层上的所有结点都有两个子结点二叉树。
从图形形态上看，满二叉树外观上是一个三角形
这种满二叉树的层数为L，节点数为N。
则N = 2^L-1 ,L = log(N+1)
满二叉树的结点要么是叶子结点，度为0，要么是度为2的结点，不存在度为1的结点。
在满二叉树的基础上，最后一层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。
先遍历左子树左边界，再遍历右子树左边界。从而判断哪边为满二叉树。
满二叉树侧，N=2^H。非满二叉树侧，递归。
每层只遍历一个节点的子树，总计LogN。
每个子树获取右子树左边界遍，需要经历LogN次计算。
总复杂度O((LogN^2))
如果从下标从1开始存储，则编号为i的结点的主要关系为：
双亲：下取整 （i/2）
左孩子：2i
右孩子：2i+1
如果从下标从0开始存储，则编号为i的结点的主要关系为：
双亲：下取整 （(i-1)/2）
左孩子：2i+1
右孩子：2i+2
2的后序节点为3，2的前驱节点为1
下图中2，1两节点距离为2。3，5节点距离为5
三个情况下最大的结果，就是以head为头节点的整棵树上最远的距离。
Swift 算法实战之路：二叉树
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