leetcode102.二叉树层次遍历

最新推荐文章于 2023-06-08 20:48:54 发布

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#数据结构 #算法

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本文介绍二叉树层次遍历的两种方法：BFS广度优先搜索和DFS深度优先搜索。通过实例讲解了如何使用这两种方法进行二叉树层次遍历，包括算法思路、代码实现及时间复杂度分析。

102. Binary Tree Level Order Traversal

思路一、BFS广度优先搜索

计算每层的结点数，在将它们逐个弹出加入层列表，并将其子结点加入队列

1、通过迭代形式将每层结点加入队列，
2、通过计算每层结点的数量(上层结点都从队列中弹出，而下层结点尚未加入队列，就可计算当层结点的数量。)
3、遍历当层结点，将这些结点放入层列表，并将它们的子结点加入队列，作为下一层待操作的结点

代码实现

class Solution:
    def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
        if root == None: return []
        
        result = []
        queue = collections.deque()
        queue.append(root)
        
        # visited = set(root)
        
        while queue:
            current_level = []
            level_size = len(queue)
            
            for _ in range(level_size):
                node = queue.popleft()
                current_level.append(node.val)
                if node.left: queue.append(node.left)
                if node.right: queue.append(node.right)
                
            result.append(current_level)
        
        return result

时间复杂度为O(N)

思路二、DFS深度优先搜索

带着当前层级数递归，层级数是当前层子列表的索引，每经过一个结点就将其加入当前层子列表

class Solution:
    def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
        if root == None: return []
        self.result = []
        self._DSF(root, 0)
        return self.result
    
    def _DSF(self, node, level):
        if not node: return
        
        if len(self.result) < level + 1:
            self.result.append([])
        
        self.result[level].append(node.val)
        
        self._DSF(node.left, level + 1)
        self._DSF(node.right, level + 1)

时间复杂度为O(N)