Leetcode - 广度优先遍历

最新推荐文章于 2022-11-18 11:04:28 发布

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#leetcode #广度优先遍历

本文详细介绍了二叉树的广度优先遍历算法，包括基础遍历过程和LeetCode上的一道经典练习题Binary Tree Level Order Traversal的解答。文中不仅解释了如何通过队列实现广度优先遍历，还给出了两种不同的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

> 基础

1. 广度遍历优先是从给定的root节点开始，逐层次的向下访问各个节点；

2. 实现的方式是通过队列的先进先出，将从root节点开始的左孩子和右孩子压入到队列中，并顺序取出；

3. 由于是用队列实现，因此不存在用递归实现的方式。

下面是基本的广度遍历优先算法：

def breadthFirstSearch(root):
    queue = []
    queue.append(root)
    while queue:
        node = queue[0]
        queue.pop(0)
        print ('%d ' % node.data)
        if node.left:
            queue.append(node.left)
        if node.right:
            queue.append(node.right)

> Leetcode - Binary Tree Level Order Traversal

Given a binary tree, return the level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, level by level).

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

return its level order traversal as:

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

Note：这是一道二叉树的广度优先遍历练习题，不同之处在于要分辨出每个Node所在的深度，并给出每个深度所有Node的集合。解题思路有两种，一种是使用两个队列，分别为主队列和副队列，循环主队列里的所有节点，并把所有的孩子放在副队列中。这样当主队列为空时，把副队列赋给主队列，并清空副队列，就进入到下一级深度的循环。还有一种是使用flag，在root结点后加入flag，然后每次访问到flag的时候，就意味着访问到了该深度所有的Node，并且下一个深度的所有Node都加入到了队列中，这时再加入一个flag，依此循环。这里使用第二种方法。

Answer：

def levelOrder(root):
    if root is []:
        return []
    flag = TreeNode(65536)
    queue, line, res = [], [], []
    queue.append(root)
    queue.append(flag)
    while queue:
        node = queue[0]
        queue.pop(0)
        if node.val is not 65536:
            line.append(node.val)
            if node.left:
                queue.append(node.left)
            if node.right:
                queue.append(node.right)
        else:
            res.append(line)
            if not queue:
                return res
            queue.append(flag)
            line = []