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算法

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算法

文章目录
  • 二叉树的层序遍历
    • 1.解法
    • 2.总结
      • 算法
    • 3.题目推荐

二叉树的层序遍历

leetcode链接

1.解法

之前说过,层序遍历就是广度优先搜索,实现广度优先搜索要使用队列,因为队列先进先出,符合一层一层遍历的逻辑,而是用栈先进后出适合模拟深度优先遍历也就是递归的逻辑。

先抛开这道题,我们只谈层序遍历。
具体步骤:

  1. 初始化队列,如果根节点不是空节点,就让根节点入队,否则直接返回空结果即可。
  2. 然后进入循环:首先将队首的节点的左孩子入队,然后将右孩子入队,之后将队首元素出队,这样就可以实现层序遍历了

补充:

  1. 循环内部要再嵌套一层遍历二叉树该层的循环,首先获得每层的节点个数,其实就是在每次遍历之前统计一下队列里的元素个数,就是该层的节点个数,然后在元素节点范围内,把队首的左孩子和右孩子入队,然后把队首元素出队。
  2. 注意在队首节点的左右孩子进队时,要判断该队首元素左右孩子是否为空,为空的话就不要入队了,不为空才入队。

代码如下:

def levelOrder(root):
    queue = [] # 用来层序遍历(广度优先搜索),元素为TreeNode
    result = [] # 存放结果,元素为list

    # 队列初始化,将根节点存入队列
    if root != None:
        queue.append(root)

    while queue:
        size = len(queue) # size是本层的元素个数,用来存放进临时list中
        re = [] # 存放本层的节点

        for i in range(size):
            # 队首节点的左孩子入队
            node = queue[0]
            if node.left != None: # 注意要判断是否为空
                queue.append(node.left)
            # 队首节点的右孩子入队
            if node.right != None:# 注意要判断是否为空
                queue.append(node.right)
            # 弹出队首节点,将值存入result中
            queue.pop(0)
            re.append(node.val)

        result.append(re) # 将本层结果存入result中

    return result
2.总结 算法
  1. 层序遍历(广搜)用队列,深搜用栈
  2. 层序遍历实现的一些细节:在上面的补充点里面都提到了。
3.题目推荐

102.二叉树的层序遍历
107.二叉树的层次遍历II
199.二叉树的右视图
637.二叉树的层平均值
429.N叉树的前序遍历
515.在每个树行中找最大值
116.填充每个节点的下一个右侧节点指针
117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II
104.二叉树的最大深度
111.二叉树的最小深度

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