二叉树的层次遍历和最大宽度

本文介绍了二叉树的层次遍历方法,使用队列辅助实现,自上而下,从左向右遍历。接着探讨了如何求解二叉树的最大宽度,利用层次遍历,在过程中记录每层节点数,找到最大宽度。提供了一个PHP函数`getBreathNodeWidt`来计算二叉树的最大宽度。

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

1、二叉树的层次遍历。

  二叉树的层序遍历的实现还是比较简单的,由于其层级的关系,很明显要用到队列来辅助实现,主要是从左向右,自上而下,依次将二叉树的各节点入队,这样便可以保证输出的顺序是层序排列的。下面是算法的实现思想:

    先将树的根节点入队,

    如果队列不空,则进入循环

### 二叉树层次遍历算法实现 二叉树层次遍历是一种基于广度优先搜索(BFS)的方法,它按照从上到下的顺序逐层访问节点,在同一层中按从左至右的方式进行处理[^1]。为了完成这一过程,通常会借助队列这种先进先出的数据结构来辅助存储待访问的节点。 以下是 Python 中实现二叉树层次遍历的一个典型例子: ```python from collections import deque class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def level_order_traversal(root): result = [] if not root: return result queue = deque([root]) # 初始化队列加入根节点 while queue: current_level_size = len(queue) # 当前层的节点数 current_level_nodes = [] # 存储当前层的结果 for _ in range(current_level_size): # 遍历当前层的所有节点 node = queue.popleft() # 出队一个节点 current_level_nodes.append(node.val) # 将其值存入结果 if node.left: # 如果存在左子节点,则将其加入队列 queue.append(node.left) if node.right: # 如果存在右子节点,则将其加入队列 queue.append(node.right) result.append(current_level_nodes) # 完成一层后将该层结果加入最终列表 return result ``` 上述代码定义了一个 `TreeNode` 类用于表示二叉树中的节点,通过函数 `level_order_traversal` 来执行层次遍历。此方法的核心在于利用队列逐步扩展每一层的节点,从而实现了从顶层到底层、每层从左向右的遍历逻辑[^3]。 #### 关键点解析 - **初始化**:如果输入为空树,则返回空列表;否则创建一个双端队列将根节点作为初始状态压入。 - **循环条件**:当队列不为空时继续迭代,每次取出队首元素代表正在访问的节点。 - **记录与扩展**:对于每一个被弹出的节点,不仅需要保存它的值,还需要判断是否有左右孩子节点以便进一步探索下一层级的内容[^2]。 这种方法的时间复杂度为 O(n),其中 n 是二叉树中节点的数量,因为每个节点恰好会被访问一次[^4]。空间复杂度取决于最大宽度处所需容纳的最大数量级大小,最坏情况下可能达到 O(n)[^5]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值