二叉树之层次遍历

本文介绍了一种实现二叉树层次遍历的算法,通过使用队列来逐层从左往右访问二叉树的节点,并返回各层节点的值。提供了详细的代码实现及调试过程。

题目:

给出一棵二叉树,返回其节点值的层次遍历(逐层从左往右访问)

样例

给一棵二叉树 {3,9,20,#,#,15,7} :

  3
 / \
9  20
  /  \
 15   7

返回他的分层遍历结果:

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

思路:使用队列aQueue,一开始先把根节点插进去,定义i=1,j=0,当aQueue不为空时,提取出来队列头结点并删掉头结点,如果这个结点为空,i++,不为空,则把值插入到ss中,并且将左右结点插入到aQueue,接下来如果i等于ss中数据个数加j,也就是这一层已经遍历完了,就把ss插入到aa中去,清空ss,i=i*2,j=j*2,。最后返回aa。

代码:

/**
 * Definition of TreeNode:
 * class TreeNode {
 * public:
 *     int val;
 *     TreeNode *left, *right;
 *     TreeNode(int val) {
 *         this->val = val;
 *         this->left = this->right = NULL;
 *     }
 * }
 */
 
 
class Solution {
    /**
     * @param root: The root of binary tree.
     * @return: Level order a list of lists of integer
     */
public:
    /*vector<int> ss;
    vector<vector<int>> aa;*/
    vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode *root) {
        // write your code here
        vector<int> ss;
        vector<vector<int>> aa;
        queue<TreeNode *> aQueue;
        if(root==NULL) return aa;
        aQueue.push(root);
        int i=1,j=0;
        while(!aQueue.empty())
        { TreeNode *p=aQueue.front();
          aQueue.pop();
          if(p==NULL)
          { j++;}
          else {
              ss.push_back(p->val);
              aQueue.push(p->left);
              aQueue.push(p->right);
          }
          if(i==(ss.size()+j)&&ss.size()!=0)
          { aa.push_back(ss);
            ss.clear();
            i=i*2;
            j=j*2;
          }
        }
        return aa;
    }
};
        /*queue<TreeNode *> bQueue;
        TreeNode *pointer=root;
        if(pointer)
           bQueue.push(pointer);
        while(!bQueue.empty())
        { aQueue=bQueue;
        while(!aQueue.empty())
        { pointer=aQueue.front();
        aQueue.pop();
            ss.push_back(pointer->val);
        if(pointer->left)
           bQueue.push(pointer->left);
        if(pointer->right)
           bQueue.push(pointer->right);
        }
        aa.push_back(ss);
        }
        return aa;*/
        /*TreeNode *pointer=root;
        if(pointer)
           aQueue.push(pointer);
        while(1)
        {  TreeNode *T=aQueue.front();
            while(!aQueue.empty())
            {//if(aQueue.front()==T) break;
             pointer=aQueue.front();
              //aQueue.pop();
                ss.push_back(pointer->val);
              if(aQueue.front()==T) {aQueue.pop();break;}
              aQueue.pop();
              if(pointer->left)
                  aQueue.push(pointer->left);
              if(pointer->right)
                  aQueue.push(pointer->right);
            }
            aa.push_back(ss);
            if(aQueue.empty()&&ss.size()!=1){ss.clear(); break;}
        }
        return aa;
    }
};*/

感想:一开始想着使用两个队列做,就省去了i和j的判断等,但是内存超限制了,于是又修改了一下,不用俩个队列了,但还是内存超限制了,最后不得已用了这个算法,过了。感觉以后应该以最优为目标,而不是以省事为目标。

<think>好的,我需要回答用户关于完全二叉树层次遍历的算法和实现方法。用户已经提供了几个引用内容,我需要仔细分析这些内容并结合自己的知识来组织回答。 首先,引用[2]提到了层序遍历的代码,使用队列来实现。这是层次遍历的标准方法,适用于完全二叉树。引用[3]中也有关于层次遍历的实现,可能涉及递归和非递归方法。但通常层次遍历使用队列的非递归实现更常见。 完全二叉树层次遍历和普通二叉树层次遍历在算法上应该没有区别,因为层次遍历本身不依赖于树的结构是否为完全二叉树。不过,用户可能关心的是在层次遍历过程中如何利用完全二叉树的特性,比如确定节点的位置或者优化遍历过程。但根据引用[2]中的代码示例,判断完全二叉树的方法是在层次遍历中检查是否在遇到空节点后还有非空节点存在。这可能和层次遍历的结果有关。 我需要先解释层次遍历的基本步骤,即使用队列,逐层访问节点。然后,结合完全二叉树的特点,可能不需要特别的修改,但可以提到如何利用完全二叉树的性质来优化存储或遍历。例如,完全二叉树可以用数组表示,但用户的问题是关于算法的实现,所以重点应放在队列的使用上。 接下来,需要提供具体的代码示例。引用[2]中的Java代码可以作为参考,但用户可能需要其他语言的例子,比如Python。不过用户提供的引用中有Python的快速排序示例,但当前问题需要层次遍历的代码。因此,我需要编写一个通用的层次遍历实现,可能用Python或其他常见语言。 同时,用户提供的引用[3]是GO语言的代码,可能涉及到树的结构定义,但用户的问题主要是算法实现,所以需要解释算法的步骤,然后给出代码示例。此外,引用中提到判断完全二叉树的方法,这可能与层次遍历的应用有关,但用户的问题是关于遍历算法本身,所以这部分可能作为相关问题提及。 在组织回答时,需要结构清晰,分步骤说明算法流程,然后给出代码实现,并解释关键点。同时,生成相关问题,可能包括层次遍历的应用、完全二叉树的其他遍历方法,或者如何判断完全二叉树等。 需要确保使用正确的中文术语,比如“队列”、“出队”、“入队”等。同时,注意LaTeX格式的行内公式和独立公式的使用,例如节点数量关系可能需要数学表达式。 最后,检查是否有引用需要标注,比如层次遍历的基本方法可能引用[2]中的代码,判断完全二叉树的方法同样引用[2]。但用户的问题主要是层次遍历的实现,所以重点放在算法步骤和代码示例上,引用作为支持。</think>### 完全二叉树层次遍历算法实现 #### 层次遍历核心思想 层次遍历(Level Order Traversal)通过**队列**实现广度优先搜索,按层输出节点值。完全二叉树层次遍历有以下特点: 1. 所有节点尽可能向左对齐填充 2. 最后一层节点连续集中在左部 3. 遍历结果可直接反映完全二叉树的结构特性[^2] #### 算法步骤 1. **初始化队列**:将根节点入队 2. **循环处理队列**: - 出队节点并访问 - 若左子节点存在则入队 - 若右子节点存在则入队 3. **终止条件**:队列为空时结束 时间复杂度为$O(n)$,空间复杂度为$O(n)$(最宽层节点数) #### Python实现示例 ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def level_order(root): if not root: return [] result = [] queue = [root] while queue: node = queue.pop(0) result.append(node.val) if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) return result ``` #### 关键点说明 1. **队列选择**:使用先进先出(FIFO)特性的数据结构 2. **空值处理**:完全二叉树不需要处理中间空节点,但最后一层可能有右侧空位 3. **结果验证**:遍历结果可用于判断完全二叉树性质(例如遇到空节点后不应再出现非空节点)[^2] #### 应用场景 1. 构建堆结构(最大堆/最小堆) 2. 二叉树的序列化存储 3. 判断完全二叉树性质 4. 按层统计节点特征(如每层求和)
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