LeetCode102. Binary Tree Level Order Traversal (思路及python解法)

本文介绍了一种使用BFS算法实现的二叉树层序遍历方法,通过存储每一层的节点值并遍历下一层节点,最终返回按层级顺序排列的节点值列表。

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Given a binary tree, return the level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, level by level).

For example:
Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7],

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

return its level order traversal as:

[
  [3],
  [9,20],
  [15,7]
]

输出层序遍历的节点。

第一个想法就是BFS,一边存储每一层的节点,一边然后再利用这层节点遍历下一层节点。

其中tempval存储当前层的val,tempnode存储当前层的节点。

class Solution:
    def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
        
        if root is None:return root
        bfs=[root]
        final=[]
        while len(bfs)!=0:
            tempval=[]
            tempnode=[]
            for node in bfs:
                tempval.append(node.val)
                if node.left:
                    tempnode.append(node.left)
                if node.right:
                    tempnode.append(node.right)
            final.append(tempval)
            bfs=tempnode
        return final

 

### 关于LeetCode Python 150道题目实践 在准备技术面试的过程中,解决编程问题是提升技能的重要方式之一。对于Python开发者而言,在LeetCode平台上完成一系列经典问题可以帮助巩固基础知识并提高解决问题的能力。以下是关于如何高效利用LeetCode平台以及推荐的150道Python相关题目列表。 #### 高效使用LeetCode的方法 尽管提到LeetCode存在一些局限性[^1],比如缺乏对代码可读性和变量命名的要求,但它仍然是学习算法和数据结构的有效工具。为了弥补这些不足之处,可以采取以下策略: - **注重代码质量**:即使LeetCode不强制执行良好的编码习惯,也应主动优化自己的代码风格,包括清晰的变量名、合理的函数拆分等。 - **深入分析解法**:每次提交解答之后,尝试思考是否有更优的时间复杂度或者空间复杂度改进方案,并研究其他用户的高赞答案以获取灵感。 - **模拟真实场景**:通过自行设计扩展需求来增强原题目的挑战程度,从而锻炼应对实际工作中可能出现的变化情况。 #### 推荐的150道Python题目分类 下面按照难度等级划分了一些适合初学者到高级程序员练习的经典习题: ##### 易 (Easy Level) ```plaintext 1. Two Sum 2. Reverse Integer ... (共约40道简单级别题目省略显示) ``` ##### 中等 (Medium Level) ```plaintext 41. First Missing Positive 42. Trapping Rain Water ... (大约70道中等等级题目同样仅列举部分名称如下:) 88. Merge Sorted Array 94. Binary Tree Inorder Traversal ... ``` ##### 困难 (Hard Level) ```plaintext 114. Flatten Binary Tree to Linked List 124. Binary Tree Maximum Path Sum ... (最后大概有40道较难题目举例说明其中几个:) 239. Sliding Window Maximum 264. Ugly Number II ... ``` 由于篇幅原因无法逐一列出全部具体编号与描述,请访问官方网站筛选标签为`Python`的相关条目即可找到完整的清单链接地址[^2]. #### 示例代码片段展示 这里给出一道常见入门级别的例子——两数之和(Two Sum),附带简洁易懂实现版本供参考: ```python def twoSum(nums, target): num_to_index = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in num_to_index: return [num_to_index[complement], i] num_to_index[num] = i raise ValueError("No solution found.") ``` 此方法采用哈希表记录已遍历过的数值及其索引位置关系,能够显著降低时间消耗至O(n)水平[^3]. ---
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