binary-tree-zigzag-level-order-traversal——二叉树分层输出

本文介绍了一种特殊的二叉树遍历方法——Z字形遍历,并提供了一个C++实现示例。该算法使用队列进行二叉树的层次遍历,并通过布尔变量控制每一层的遍历方向,最终返回按Z字形排列的节点值。

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

Given a binary tree, return the zigzag level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, then right to left for the next level and alternate between).

For example:
Given binary tree{3,9,20,#,#,15,7},

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

 

return its zigzag level order traversal as:

[
  [3],
  [20,9],
  [15,7]
]

 

confused what"{1,#,2,3}"means? > read more on how binary tree is serialized on OJ.


OJ's Binary Tree Serialization:

The serialization of a binary tree follows a level order traversal, where '#' signifies a path terminator where no node exists below.

Here's an example:

   1
  / \
 2   3
    /
   4
    \
     5
The above binary tree is serialized as"{1,2,3,#,#,4,#,#,5}".
PS:二叉树分层输出,BFS并且记录翻转情况
 
 1 /**
 2  * Definition for binary tree
 3  * struct TreeNode {
 4  *     int val;
 5  *     TreeNode *left;
 6  *     TreeNode *right;
 7  *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 8  * };
 9  */
10 class Solution {
11 public:
12     vector<vector<int> > zigzagLevelOrder(TreeNode *root) {
13         vector<vector<int>> res;
14         if(root==NULL) return res;
15         queue<TreeNode*> q;
16         q.push(root);
17         bool reverse=false;
18         while(!q.empty()){
19             vector<int> v;
20             int size=q.size();
21             for(int i=0;i<size;++i){
22                 TreeNode *cur=q.front();
23                 q.pop();
24                 v.push_back(cur->val);
25                 if(cur->left!=NULL) q.push(cur->left);
26                 if(cur->right!=NULL) q.push(cur->right);
27             }
28             if(reverse){
29                 
30                 vector<int> tmp;
31                 for(int i=v.size()-1;i>=0;--i){
32                     tmp.push_back(v[i]);
33                 }
34                 res.push_back(tmp);
35             }else{
36                 res.push_back(v);
37             }
38             reverse=!reverse;
39         }
40         return res;
41     }
42 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zl1991/p/7045710.html

<think>好的,我现在需要帮助用户理解二叉树的Z字形遍历算法。首先,我得回忆一下这个算法的基本思路。Z字形遍历,也就是按层交替改变遍历方向,比如第一层从左到右,第二层从右到左,以此类推。这样的话,每一层的节点访问顺序会交替变化,形成锯齿形或者Z字形的路径。 接下来,我应该考虑如何实现这个算法。通常,二叉树的层次遍历会用到队列(BFS),但是Z字形遍历需要在不同层改变方向。所以可能需要一个标记来指示当前层的方向,并且在处理每层节点时根据方向决定如何存储结果。比如,当方向是从左到右时,直接添加节点值到结果列表;当方向是从右到左时,可能需要将节点值插入到结果列表的开头,或者先收集节点值再反转。 不过,用户提到了引用[2]中的内容,里面提到了使用BFS,并且在不同层采用不同的队列操作。比如,左到右时使用FIFO,添加元素到队尾;右到左时使用FILO,添加元素到队头。这可能涉及到双端队列(deque)的使用,这样可以在队头或队尾添加元素。例如,处理当前层节点时,如果是左到右方向,那么子节点按左孩子、右孩子的顺序添加到队尾;如果是右到左方向,子节点按右孩子、左孩子的顺序添加到队头。这样可以保证下一层的访问顺序正确。 然后,我需要确认算法的步骤。大致流程是: 1. 初始化队列,将根节点加入队列。 2. 进入循环,直到队列为空。 3. 记录当前层的节点数量,处理当前层的所有节点。 4. 根据当前层的方向,决定如何添加子节点到队列。 5. 切换方向,进入下一层。 同时,需要注意处理空节点的情况,确保不会将空子节点加入队列。 然后,考虑代码实现。用户可能希望看到具体的代码示例,比如Python中使用deque来实现。例如,使用一个布尔变量标记当前方向,当方向为左到右时,正常处理;否则,反转当前层的值或者改变子节点的添加顺序。 另外,用户提供的引用[2]中提到,左到右时使用FIFO,添加元素到队尾;右到左时使用FILO,添加到队头。这意味着在右到左的情况下,添加子节点时可能要先右后左,并且插入到队列前端,这样下一层处理时就能保持正确的顺序。例如,当处理右到左层时,节点从队列前端取出,子节点按右、左顺序插入到队列前端,这样下一层的处理顺序就会是左到右,因为队列中的顺序是左、右,所以取出时会是左先,右后,从而形成交替。 不过,这种方法可能需要不同的数据结构操作,比如在Python中,deque的appendleft方法可以用于前端添加。例如,在右到左方向时,子节点先右后左,插入到队列的前端,这样下一层处理时,节点顺序会是左、右,从而左先被处理,实现方向的切换。 现在,我需要将这些思路整理成一个清晰的步骤说明,并给出代码示例。同时,确保代码符合用户的要求,比如正确使用队列,处理方向切换,以及节点的添加顺序。 另外,要注意边界条件,比如根节点为空的情况,以及每一层处理完毕后方向变量的切换。 最后,生成相关问题,可能需要包括算法的时间复杂度、空间复杂度,如何用其他数据结构实现,或者其他遍历方法的比较等。</think>### 二叉树的Z字形遍历算法Binary Tree Zigzag Level Order Traversal) Z字形遍历要求按层交替改变节点访问方向(左→右、右→左交替),形成锯齿形路径。其核心是通过**广度优先搜索(BFS)**结合**双端队列(deque)**实现方向控制。 --- #### **算法步骤** 1. **初始化队列和方向标记** - 使用队列存储当前层的节点。 - 定义布尔变量 `left_to_right` 标记方向(初始为`True`,表示第一层左→右)。 2. **逐层遍历** - 循环处理队列中的节点,直到队列为空。 - 根据当前方向标记,决定如何将子节点加入队列: - **左→右方向**:子节点按左→右顺序加入队尾(FIFO),保证下一层按正常顺序访问[^2]。 - **右→左方向**:子节点按右→左顺序加入队头(FILO),保证下一层按反向顺序访问[^2]。 3. **收集结果并切换方向** - 每层遍历完成后,将节点值加入结果列表,并切换方向标记。 --- #### **Python代码实现** ```python from collections import deque def zigzag_level_order(root): if not root: return [] result = [] queue = deque([root]) left_to_right = True # 初始方向 while queue: level_size = len(queue) current_level = deque() # 双端队列存储当前层结果 for _ in range(level_size): node = queue.popleft() # 根据方向决定插入位置 if left_to_right: current_level.append(node.val) else: current_level.appendleft(node.val) # 添加子节点到队列 if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) result.append(list(current_level)) left_to_right = not left_to_right # 切换方向 return result ``` --- #### **关键点解析** 1. **方向控制** - 使用 `left_to_right` 标记方向,通过 `current_level` 的插入方式(`append`或`appendleft`)实现值的正向或反向存储。 2. **子节点入队逻辑** - 无论当前方向如何,子节点始终按左→右顺序加入队列尾部。这是因为队列的FIFO特性保证了下一层的节点顺序正确,而当前层的结果方向由 `current_level` 的插入方式决定。 3. **时间复杂度** - $O(N)$,每个节点仅被访问一次,$N$为节点总数。 --- #### **示例** 对二叉树: ``` 3 / \ 9 20 / \ 15 7 ``` Z字形遍历结果为: $$[[3], [20,9], [15,7]]$$ ---
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