leetcode 102：二叉树的层次遍历——扩展

最新推荐文章于 2025-07-26 21:22:10 发布

coding_diamond

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分类专栏： LeetCode练习文章标签： leetcode 深度优先算法

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本文介绍了一种实现二叉树层序遍历的方法，包括使用队列进行层次遍历和采用递归方式进行深度优先遍历的具体实现，旨在帮助读者理解和掌握层序遍历的原理及应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目描述：
给你一个二叉树，请你返回其按层序遍历得到的节点值。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。
示例：
二叉树：[3,9,20,null,null,15,7],
3
/ \
9 20
/ |
15 7
返回其层序遍历结果：

[
[3],
[9,20],
[15,7]
]
扩展：
因为本题中的输出是按照一行一个list的方式输出的，之前写的博客中，利用队列来完成，在队列中存储的数据有自己的level这样保证相同的行可以在一个相同的list里，但是这样做会导致queue的空间占用过大，可以选择每次遍历的时候把相同层的都遍历出来，再把下一行的加入到队列中继续遍历，具体的代码如下：

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution(object):
    def levelOrder(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[List[int]]
        """
        if not root:
            return []
        # 利用队列完成层次遍历的时候，因为要求按照层输出，1中的把每一个结点添加一个level的方式，
        # 空间的使用过高
        queue = []
        queue.append(root)
        result = []
        while queue:
            size = len(queue)
            level = []
            for i in range(size):
                root = queue.pop(0)
                level.append(root.val)
                if root.left:
                    queue.append(root.left)
                if root.right:
                    queue.append(root.right)
            result.append(level)
        return result

之前的两种方法都是使用广度优先遍历的方式，同样也可以使用深度优先遍历的方式，即采用递归的方式，就是每一次都要记录level来保证相同行的在同一个list中。具体的代码如下：

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution(object):
    def levelOrder(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[List[int]]
        """
        if not root:
            return []
        # 利用队列完成层次遍历的时候，因为要求按照层输出，1中的把每一个结点添加一个level的方式，
        # 空间的使用过高
        self.result = [[]]
        self.max_level = 0
        if not root:
            return []
        self.level(root, 0)
        return self.result

    def level(self, root, level):
        if not root:
            return
        if level > self.max_level:
            self.result.append([])
            self.max_level += 1
        self.result[level].append(root.val)
        if root.left:
            self.level(root.left, level+1)
        if root.right:
            self.level(root.right, level+1)