算法

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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

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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)
            # d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。

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