PAT甲级 1127 ZigZagging on a Tree

本文介绍了一种根据中序和后序遍历构建二叉搜索树的方法,并通过层序遍历输出节点值。利用特定技巧实现了按要求输出节点序列。

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思路:根据中序和后序遍历序列创建出相应的BST,然后利用层序遍历,加上一些小技巧,根据要求输出节点序列。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;
int in[50],post[50];
int root,leSon[50],rigSon[50];
void buildTree(int &r,int l1,int r1,int l2,int r2){//in post
	if(l1 > r1 || l2 > r2) return;
	int base = post[r2];
	int loc;
	for(loc = l1;loc <= r1;loc++){
		if(in[loc] == base) break;
	}
	r = loc;
	buildTree(leSon[r],l1,loc - 1,l2,l2 + loc - l1 - 1);
	buildTree(rigSon[r],loc + 1,r1,l2 + loc - l1,r2 - 1);
}
void bfs(int r){
	queue<int> q;
	vector<int> v,re;
	int last,cnt = 1;
	q.push(r);
	last = r;
	while(!q.empty()){
		int t = q.front();
		v.push_back(t);
		q.pop();
		if(leSon[t]) q.push(leSon[t]);
		if(rigSon[t]) q.push(rigSon[t]);
		if(t == last){//当前层遍历完毕,现在队列中的节点即为该层所有的节点 
			if(cnt % 2 == 0){
				for(int i = 0;i < v.size();i++){
					re.push_back(in[v[i]]);
				}
			}
			else{
				for(int i = v.size() - 1;i >= 0;i--){
					re.push_back(in[v[i]]);
				}
			}
			v.clear();
			last = q.back();
			cnt++;
		}
	}
	for(int i = 0;i < re.size();i++){
		printf("%d%c",re[i],i == re.size() - 1 ?'\n':' ');
	}
	return;
}
int main(){
	int n;
	scanf("%d",&n);
	memset(leSon,0,sizeof(leSon));
	memset(rigSon,0,sizeof(rigSon));
	for(int i = 1;i <= n;i++){
		scanf("%d",&in[i]);
	}
	for(int i = 1;i <= n;i++){
		scanf("%d",&post[i]); 
	}
	buildTree(root,1,n,1,n);
	bfs(root);
	return 0;
}

<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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