给你一个二叉树,请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。
方法一:广度优先搜索 1.1 思路分析借助队列,先将根节点入队,进入循环来遍历队列。队头出队,然后将左右子节点入队,直至没有左右子节点。最后将队列中剩下的全部取出,此时是最后一层的节点。
1.2 代码实现
func levelOrder(root *TreeNode) [][]int {
queue := make([]*TreeNode, 0) // 队列
res := make([][]int, 0) // 结果
if root == nil{
return nil
}
queue = append(queue, root)
for len(queue)>0{
n := len(queue) // 下面循环中queue是变化的,所以先保存到n
var tmp []int // 中间结果,临时存放每层节点
for i:=0; i 0{
res = append(res, tmp)
}
}
return res
}
1.3 测试结果
1.4 复杂度
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(n)
深度优先搜索按照中序遍历的顺序进行,定义一个二维数组,第一个索引对应节点所在层数,第二个索引对应节点在该层的位置。使用递归时,需要传入一个参数depth,代表访问节点所在的层数。
func levelOrder(root *TreeNode) [][]int {
var res [][]int // 结果
var traversal func(node *TreeNode, depth int)
traversal = func(node *TreeNode, depth int){
if node == nil{ // 结束条件,到达叶子节点
return
}
if len(res) == depth{ // 如果深度增加,就再申请res[]
res = append(res, []int{})
}
res[depth] = append(res[depth], node.Val) // 将节点加入对应行
if node.Left != nil{ // 遍历左子树
traversal(node.Left, depth+1)
}
if node.Right != nil{ // 遍历右子树
traversal(node.Right, depth+1)
}
}
traversal(root, 0)
return res
}
2.3 测试结果
2.4 复杂度
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(h)。h指树的高度。



