leetcode 102： 二叉树的层次遍历——扩展

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)