PAT A1127 ZigZagging on a Tree

本文介绍了一种特殊的二叉树遍历方法——Z字形遍历,并提供了详细的实现步骤。通过使用双端队列,在不同的深度上交替使用栈和队列的方式输出节点值,实现了这一遍历方式。

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	PAT A1127 ZigZagging on a Tree
	题意:层序基础上Z字形遍历二叉树
	题解:用双端序列,
	      深度为奇时:栈输出;
		  深度为偶时:队列输出。

---------------------------------------------*/

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<deque>

using namespace std;

struct Node
{
	int Data;
	Node* Lchild;
	Node* Rchild;
};

//中序,后序序列
int Inorder[35], Postorder[35];
int Node_Number;//节点数
//减少使用全局变量的意义在小程序中体现不出来,不需要太在意
//纠正PAT1126中的话
int Count = 1;

deque <int> Dq[35];
//根据中序,后序递归建树
Node* CreateTree(int InL, int InR, int PostL, int PostR);
//先序遍历查看建树是否正确
void Post_Traveral(Node* Root);
//根据深度对节点入队
void LevelOrder_Traveral(Node* Root, int Deepth);

int main()
{

#ifdef _DEBUG
	ifstream cin("Input.txt");
#endif

	cin >> Node_Number;
	//输入中序序列
	for (int i = 1; i <= Node_Number; ++i)	
		cin >> Inorder[i];
	//输入后序序列
	for (int i = 1; i <= Node_Number; ++i)
		cin >> Postorder[i];
	//递归建树
	Node* Root = CreateTree(1, Node_Number, 1, Node_Number);

	LevelOrder_Traveral(Root, 0);

	cout << Dq[1].front();
	for (int Deepth = 2; Deepth < 35; ++Deepth)
	{
		if (Deepth % 2 == 1)            //奇数时,栈输出
			while (!Dq[Deepth].empty())
			{
				cout << ' ' << Dq[Deepth].back();
				Dq[Deepth].pop_back();
			}
		else                            //偶数时,队列输出
			while (!Dq[Deepth].empty())
			{
				cout << ' ' << Dq[Deepth].front();
				Dq[Deepth].pop_front();
			}
	}

#ifdef _DEBUG
	cin.close();
#endif

	return 0;
}
//递归建树
Node* CreateTree(int InL, int InR, int PostL, int PostR)
{
	if (InL > InR)
		return NULL;
	Node *Root = new Node;
	Root->Data = Postorder[PostR];
	int i;
	for (i = InL; i <= InR; ++i)
		if (Inorder[i] == Postorder[PostR])
			break;
	int LeftSubTree = i - InL;
	Root->Lchild = CreateTree(InL, i - 1, PostL, PostL + LeftSubTree - 1);
	Root->Rchild = CreateTree(i + 1, InR, PostL + LeftSubTree, PostR - 1);
	return Root;
}
//先序遍历查看建树是否正确
void Post_Traveral(Node* Root)
{
	if (Root == NULL)
		return;
	cout << Root->Data;
	if (Count++ != Node_Number)
		cout << ' ';
	Post_Traveral(Root->Lchild);
	Post_Traveral(Root->Rchild);

}
//根据深度对节点入队
void LevelOrder_Traveral(Node* Root, int Deepth)
{
	if (Root == NULL)
		return;
	++Deepth;
	Dq[Deepth].push_back(Root->Data);
	LevelOrder_Traveral(Root->Lchild, Deepth);
	LevelOrder_Traveral(Root->Rchild, Deepth);
}
为什么没有预览(Preview)?
<think>好的,用户想了解二叉树的Z字形遍历算法实现。首先,我需要回忆一下什么是Z字形遍历。记得这是层序遍历的变种,每层交替改变方向,比如第一层从左到右,第二层从右到左,依此类推。根据用户提供的引用,特别是引用[2]中提到的问题解析,Z字遍历的实质是按层访问,一行正向一行反向。 接下来,我需要考虑如何实现这个算法。通常层序遍历使用队列,但这里需要每层改变方向,可能需要记录当前层数或者使用双端队列来调整添加节点的顺序。引用[4]提到在BFS中,左到右遍历时用FIFO,添加到队尾;右到左时用FILO,添加到队头。这提示可以使用双端队列,或者普通队列配合标记方向,并在处理每层时根据方向决定如何处理节点。 然后,我需要考虑具体步骤。初始化队列,加入根节点。然后循环处理每一层,记录当前层的大小。根据当前层的方向,决定是正序还是逆序保存结果。同时,在遍历下一层节点时,可能需要调整子节点的添加顺序,比如在右到左时,先右子节点再左子节点,但这样可能会影响下一层的处理顺序。或者,保持正常的子节点添加顺序,但在保存结果时反转当前层的列表。 根据引用[4]的实现方法,他们可能在右到左时,将子节点插入队列头部,这样下一层处理时会先访问这些节点。不过这样可能会改变队列的FIFO特性,需要仔细处理。另一种方法是正常处理队列,但在收集完当前层的节点值后,根据层数的奇偶性决定是否反转该层的列表。 例如,使用一个布尔变量标记是否需要反转,初始为False(第一层不需要反转)。处理完每一层后,切换这个布尔值。然后在收集节点值时,如果是偶数层(比如第二层),则反转该层的列表。这种方法实现起来比较简单,不需要改变队列的结构,只需在保存结果时处理。 然后,代码实现方面,可以用队列进行BFS,维护一个结果列表。每次处理一层节点,将它们的值存入临时列表,根据当前层的方向决定是否反转,然后将该临时列表加入结果。同时,将子节点按正常顺序加入队列,这样下一层的处理顺序不会被打乱,只是保存时反转即可。 这样实现的好处是代码逻辑清晰,容易理解,且不需要复杂的队列操作。例如,在Python中,可以用deque来实现队列,每层处理时记录当前层的节点数,循环取出节点,收集子节点,然后根据层数的奇偶性决定是否反转当前层的值列表。 现在,需要考虑是否需要处理空树的情况,即根节点为空时直接返回空列表。同时,循环中逐层处理,直到队列为空。 最后,编写示例代码,并确保符合用户提到的格式要求,如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。可能还需要解释时间复杂度,比如O(n),空间复杂度O(n)等。 总结,Z字形遍历的关键点在于层序遍历的基础上,每隔一层反转结果。实现时可以使用BFS,配合方向标记,决定是否反转当前层的节点值列表。</think>二叉树的Z字形层序遍历(Zigzag Level Order Traversal)是一种在每层交替改变遍历方向的算法。其核心思想基于广度优先搜索(BFS),通过队列和方向控制实现[^2][^4]。 ### 算法实现步骤 1. **初始化队列**:将根节点加入队列,并设置方向标志`left_to_right`为`True`(表示第一层从左到右) 2. **逐层遍历**: - 记录当前层的节点数量`level_size` - 用临时列表存储当前层节点的值 3. **处理节点**: - 根据方向标志决定节点值的存储顺序 - 将子节点按正常顺序(左→右)加入队列 4. **方向切换**:每层处理完成后翻转方向标志 5. **时间复杂度**:$O(n)$,其中$n$为节点数 ### Python代码示例 ```python from collections import deque class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def zigzagLevelOrder(root: TreeNode) -> list[list[int]]: if not root: return [] result = [] queue = deque([root]) left_to_right = True # 方向控制标志 while queue: level_size = len(queue) current_level = deque() # 使用双端队列优化插入效率 for _ in range(level_size): node = queue.popleft() # 根据方向选择插入位置 if left_to_right: current_level.append(node.val) else: current_level.appendleft(node.val) # 按正常顺序添加子节点 if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) result.append(list(current_level)) left_to_right = not left_to_right # 切换方向 return result ``` ### 关键点说明 1. **双端队列优化**:使用`deque`的左右插入操作使时间复杂度保持在$O(n)$ 2. **子节点处理顺序**:始终保持子节点按左→右顺序入队,仅改变当前层值的存储顺序 3. **方向控制逻辑**:通过布尔值`left_to_right`实现交替方向控制 $$ \text{空间复杂度} = O(n) \quad \text{(队列最大存储量)} $$
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