在二叉树上进行 DFS遍历和 BFS遍历的代码比较
DFS遍历使用递归:
void dfs(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
dfs(root.left);
dfs(root.right);
}
BFS 遍历使用队列数据结构:
void bfs(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode node = queue.poll(); // Java 的 pop 写作 poll()
if (node.left != null) {
queue.add(node.left);
}
if (node.right != null) {
queue.add(node.right);
}
}
}
DFS 遍历的代码比 BFS 简洁太多了!这是因为递归的方式隐含地使用了系统的 栈,我们不需要自己维护一个数据结构。如果只是简单地将二叉树遍历一遍,那么 DFS 显然是更方便的选择。
虽然 DFS 与 BFS 都是将二叉树的所有结点遍历了一遍,但它们遍历结点的顺序不同。
// 二叉树的层序遍历
void bfs(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
int n = queue.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
// 变量 i 无实际意义,只是为了循环 n 次
TreeNode node = queue.poll();
if (node.left != null) {
queue.add(node.left);
}
if (node.right != null) {
queue.add(node.right);
}
}
}
}
这样,我们就将 BFS 遍历改造成了层序遍历。最终我们得到的题解(二叉树的层序遍历)代码为:
public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
if (root != null) {
queue.add(root);
}
while (!queue.isEmpty()) {
int n = queue.size();
List<Integer> level = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
TreeNode node = queue.poll();
level.add(node.val);
if (node.left != null) {
queue.add(node.left);
}
if (node.right != null) {
queue.add(node.right);
}
}
res.add(level);
}
return res;
}
(二叉树的层序遍历)DFS
import java.util.*;
class Solution {
public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
if(root==null) {
return new ArrayList<List<Integer>>();
}
List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>();
LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
//将根节点放入队列中,然后不断遍历队列
queue.add(root);
while(queue.size()>0) {
//获取当前队列的长度,这个长度相当于 当前这一层的节点个数
int size = queue.size();
ArrayList<Integer> tmp = new ArrayList<Integer>();
//将队列中的元素都拿出来(也就是获取这一层的节点),放到临时list中
//如果节点的左/右子树不为空,也放入队列中
for(int i=0;i<size;++i) {
TreeNode t = queue.remove();
tmp.add(t.val);
if(t.left!=null) {
queue.add(t.left);
}
if(t.right!=null) {
queue.add(t.right);
}
}
//将临时list加入最终返回结果中
res.add(tmp);
}
return res;
}
}