层次遍历二叉树（python）

最新推荐文章于 2025-06-29 01:37:18 发布
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分类专栏： 常用算法python实现 文章标签： python 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/miner_zhu/article/details/81032682
本文介绍了一种按层打印二叉树的方法，通过使用队列实现，能够依次打印出每一层的节点值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

#按层打印
def printByLevel(root):
    if not root:
        return
    print("Print binary tree by level")
    queue = []
    queue.append(root)
    last = root
    level = 1
    print("Level " + str(level) + ':', end=' ')
    while queue:
        root = queue.pop(0)
        print(root.val, end=' ')
        if root.left:
            nlast = root.left
            queue.append(root.left)
        if root.right:
            nlast = root.right
            queue.append(root.right)
        if root == last and queue:
            last = nlast
            print()
            level += 1
            print("Level " + str(level) + ":", end=' ')

 

python 各种层次遍历（包括n叉树）
Jaggar_csdn的博客
07-08 2894
常规层次遍历： 输出整个列表比如[1,2,3,4,5]这种 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: def levelOrder(self, root: TreeNode) -&gt.
二叉树的层序遍历（Python语言）
attitude36的博客
11-25 3132
二叉树的层序遍历（Python语言） 参考 https://blog.youkuaiyun.com/m0_37925202/article/details/80796010 实现 在参考的博客中，采用栈的数据结构来实现对二叉树的层序遍历。但是，我在实现的时候，对于例子： 先序遍历：A → B → D → C 中序遍历：B → D → A → C 后续遍历：D → B → C → A 层序遍历：A → B → C → D 二叉树的结构： 根据博主的方法，最终实现的层序遍历的结果是 A → C → B →
二叉树的层序遍历（python）
Black eyes的博客
08-23 5398
剑指offer：从上到下打印二叉树 题目描述 从上往下打印出二叉树的每个节点，同层节点从左至右打印。 结果：[8,6,10,5,7,9,11] 解题思路 典型的使用队列的题目。每从队列头部获取一个节点，就将该节点的左右子节点存入队列的尾部。如此往复，直至队列为空。 代码 #coding:utf-8 class Solution: #从上往下打印出二叉树的每个节点，同层...
数据结构与算法：二叉树——遍历与层序遍历
最新发布
qq_44742941的博客
06-29 1033
填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。给定一棵二叉树，想象自己站在它的右侧，按照从顶部到底部的顺序，返回从右侧所能看到的节点值。，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。继续套层序遍历模版，深度优先搜索，设置无子节点时，更新最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。思路：最简单的思路，层序遍历之后取最右边的值，当然可行。是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
leetcode_107. 二叉树的层次遍历 IIpython
qq_37002901的博客
03-04 232
题目描述： 给定一个二叉树，返回其节点值自底向上的层次遍历。 （即按从叶子节点所在层到根节点所在的层，逐层从左向右遍历） 例如： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回其自底向上的层次遍历为： [ [15,7], [9,20], [3] ] 算法思想： 使用队列，依次从根节点...
Python刷leetcode 102. 二叉树的层次遍历
weixin_40314737的博客
07-06 2598
给定一个二叉树，返回其按层次遍历的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。例如:给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回其层次遍历结果：[ [3], [9,20], [15,7] ]  思路：用队列实现           1、root为空，则返回空表           2...
Leetcode做题日记：102. 二叉树的层次遍历(PYTHON)
weixin_44033136的博客
05-27 435
给定一个二叉树，返回其按层次遍历的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。 例如: 给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7], 3 / 9 20 / 15 7 返回其层次遍历结果： [ [3], [9,20], [15,7] ] 第一次的代码： 广度优先搜索，tr代表下一层的节点，当下一层节点空时，结束while循环，tv代表当前层的节点的值，即上一层所记录...
按层次遍历二叉树（python实现）
12-02
使用Python实现层次遍历二叉树的代码示例如下： ```python from collections import deque class TreeNode: def __init__(self, value=0, left=None, right=None): self.val = value self.left = left self....
按层次遍历二叉树-使用Python实现二叉树的层次遍历算法详解
12-02
内容概要：本文详细介绍了一种常用的遍历方式——层次遍历二叉树的具体实现过程。作者首先阐述了什么是层次遍历及其重要性，接着给出了详细的实现思路，即利用队列辅助进行层级间的节点访问，最终展示了基于Python...
python-按层次遍历二叉树.docx
12-02
层次遍历（也称为广度优先遍历或 BFS，Breadth-First Search）是一种遍历二叉树的方法，其中树的节点按照从根节点到叶子节点的层次顺序进行访问。每一层的节点从左到右依次访问。 下面是一个示例，说明如何用 ...
二叉树的层次遍历(python&C++)
06-07
二叉树的层次遍历，思路与实现
二叉树遍历、构造python实现
12-05
python代码：包括二叉树的构造、二叉树的前序、中序、后序遍历（包括递归和非递归实现）
树--层次遍历二叉树
lgy54321的博客
05-28 173
102. Binary Tree Level Order Traversal For example: Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 return its level order traversal as: [ [3], [9,20], [15,7] ...
二叉树的层次遍历 II-python-Leetcode 107
小铅笔
03-03 501
二叉树的层次遍历 IILeetcode 107 此题为二叉树的层次遍历翻版，就是从底往上输出层次遍历结果 其实就是把二叉树的层次遍历这题最后输出reverse()就OK了 python代码： # Definition for a binary tree node. # class TreeNode(object): # def __init__(self, x): # ...
树-102. 二叉树的层次遍历-PYTHON
宋建国的博客
02-26 250
迭代法： # Definition for a binary tree node. # class TreeNode(object): # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution(object):...
二叉树遍历（python）
飞翔的貅貅的博客
06-16 331
注：参考博客 不积跬步无以至千里 ，以这个二叉树为例： # -*- coding:utf-8 -*- class TreeNode: def __init__(self, x=None, left=None, right=None): self.val = x self.left = left self.right = right class Order: def PreOrder(self, pRoot): i
Python之二叉树的遍历
止语的博客
04-30 293
二叉树基本概述：      二叉树是有限个元素的几个，如果为空则为空二叉树，或者有一个结点称之为根节点，分列根节点两侧的为二叉树的左右子节点，二叉树有如下的性质：二叉树的每个结点不存在度大于2的结点二叉树的第i层至多有2^{i-1}个结点深度为k的二叉树至多有2^k - 1个结点二叉树中，度为0的结点数N0比度为2的结点数N2大1，即存在N2 + 1 = N0#coding:utf-8 'BiTr...
LeetCode#102.二叉树的层次遍历 （python解题----BFS）
张某某。的博客
02-23 374
问题描述： 给定一个二叉树，返回其按层次遍历的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。 例如: 给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回其层次遍历结果： [ [3], [9,20], [15,7] ] 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://le...
python实现二叉树层次遍历
weixin_45440484的博客
07-05 2053
这段代码的思想是：首先将根节点入队列，在每次循环中，记录当前层的节点个数，然后依次弹出队列中的节点，并将其值添加到当前层的列表。如果节点存在左孩子，将左孩子入队列；如果节点存在右孩子，将右孩子入队列。最后，将当前层的结果添加到结果列表中，并重复此过程直到队列为空。
中序遍历二叉树python代码
05-10
### 实现中序遍历二叉树的Python代码 以下是基于递归方法实现的二叉树中序遍历代码： ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def inorderTraversal(root: TreeNode): result = [] def dfs(node): if not node: return dfs(node.left) # 访问左子树 result.append(node.val) # 处理当前节点 dfs(node.right) # 访问右子树 dfs(root) return result ``` 此代码通过定义一个辅助函数 `dfs` 来完成递归操作。它首先访问左子树，接着处理当前节点并将它的值添加到结果列表中，最后再访问右子树[^1]。 如果希望采用迭代方式来实现，则可以通过栈结构模拟递归过程。下面是一个使用显式栈的非递归版本： ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def inorderTraversal(root: TreeNode): result = [] stack = [] current = root while current or stack: while current: stack.append(current) # 将所有左子节点压入栈 current = current.left current = stack.pop() # 弹出栈顶元素并处理 result.append(current.val) # 添加当前节点值到结果 current = current.right # 转向右子树继续遍历 return result ``` 该迭代方法利用了一个额外的数据结构——栈，用来保存尚未完全访问过的节点路径上的信息。每次循环都会尝试沿着最左侧分支深入下去直到尽头为止；一旦到达底部或者无法进一步前进时便回溯至上一层次，并转向右侧部分重复相同逻辑直至整个树被完整扫描一遍[^5]。 另外还有一种混合标记法可用于解决这一问题，即借助布尔标志区分实际数据项与待探索区域之间的差异以便更精确控制流程走向: ```python class Solution: def inorderTraversal(self, root): result = [] if not root: return result stack = [(False, root)] while stack: is_root, node = stack.pop() if not node: continue if is_root: result.append(node.val) else: stack.append((False, node.right)) stack.append((True, node)) stack.append((False, node.left)) return result ``` 这种方法巧妙地运用了元组形式记录每一个即将处理的对象及其状态(是否已作为根节点对待过)，从而有效规避了一些潜在错误风险同时保持清晰易懂的整体架构设计思路[^2]。 ####
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