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学会二叉树的层序遍历，可以一口气打完以下十题：
- 102.二叉树的层序遍历
- 107.二叉树的层次遍历II
- 199.二叉树的右视图
- 637.二叉树的层平均值
- 429.N叉树的前序遍历
- 515.在每个树行中找最大值
- 116.填充每个节点的下一个右侧节点指针
- 117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II
- 104.二叉树的最大深度
- 111.二叉树的最小深度
在之前写过这篇文章 二叉树：层序遍历登场！，可惜当时只打了5个，还不够，再给我一次机会，我打十个！
给你一个二叉树，请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
思路：
我们之前讲过了三篇关于二叉树的深度优先遍历的文章：
接下来我们再来介绍二叉树的另一种遍历方式：层序遍历。
层序遍历一个二叉树。就是从左到右一层一层的去遍历二叉树。这种遍历的方式和我们之前讲过的都不太一样。
需要借用一个辅助数据结构即队列来实现，队列先进先出，符合一层一层遍历的逻辑，而是用栈先进后出适合模拟深度优先遍历也就是递归的逻辑。
而这种层序遍历方式就是图论中的广度优先遍历，只不过我们应用在二叉树上。
使用队列实现二叉树广度优先遍历，动画如下：
这样就实现了层序从左到右遍历二叉树。
代码如下：这份代码也可以作为二叉树层序遍历的模板，打十个就靠它了。
C++代码：
class Solution {
public:
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
queue<TreeNode*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
vector<vector<int>> result;
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
vector<int> vec;
// 这里一定要使用固定大小size，不要使用que.size()，因为que.size是不断变化的
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
vec.push_back(node->val);
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
result.push_back(vec);
}
return result;
}
};python代码：
class Solution:
def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
if not root:
return []
queue = [root]
out_list = []
while queue:
length = len(queue)
in_list = []
for _ in range(length):
curnode = queue.pop(0) # （默认移除列表最后一个元素）这里需要移除队列最头上的那个
in_list.append(curnode.val)
if curnode.left: queue.append(curnode.left)
if curnode.right: queue.append(curnode.right)
out_list.append(in_list)
return out_listjava:
// 102.二叉树的层序遍历
class Solution {
public List<List<Integer>> resList = new ArrayList<List<Integer>>();
public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
//checkFun01(root,0);
checkFun02(root);
return resList;
}
//DFS--递归方式
public void checkFun01(TreeNode node, Integer deep) {
if (node == null) return;
deep++;
if (resList.size() < deep) {
//当层级增加时，list的Item也增加，利用list的索引值进行层级界定
List<Integer> item = new ArrayList<Integer>();
resList.add(item);
}
resList.get(deep - 1).add(node.val);
checkFun01(node.left, deep);
checkFun01(node.right, deep);
}
//BFS--迭代方式--借助队列
public void checkFun02(TreeNode node) {
if (node == null) return;
Queue<TreeNode> que = new LinkedList<TreeNode>();
que.offer(node);
while (!que.isEmpty()) {
List<Integer> itemList = new ArrayList<Integer>();
int len = que.size();
while (len > 0) {
TreeNode tmpNode = que.poll();
itemList.add(tmpNode.val);
if (tmpNode.left != null) que.offer(tmpNode.left);
if (tmpNode.right != null) que.offer(tmpNode.right);
len--;
}
resList.add(itemList);
}
}
}go:
/**
102. 二叉树的层序遍历
*/
func levelOrder(root *TreeNode) [][]int {
res:=[][]int{}
if root==nil{//防止为空
return res
}
queue:=list.New()
queue.PushBack(root)
var tmpArr []int
for queue.Len()>0 {
length:=queue.Len()//保存当前层的长度，然后处理当前层（十分重要，防止添加下层元素影响判断层中元素的个数）
for i:=0;i<length;i++{
node:=queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)//出队列
if node.Left!=nil{
queue.PushBack(node.Left)
}
if node.Right!=nil{
queue.PushBack(node.Right)
}
tmpArr=append(tmpArr,node.Val)//将值加入本层切片中
}
res=append(res,tmpArr)//放入结果集
tmpArr=[]int{}//清空层的数据
}
return res
}javascript代码：
var levelOrder = function(root) {
//二叉树的层序遍历
let res=[],queue=[];
queue.push(root);
if(root===null){
return res;
}
while(queue.length!==0){
// 记录当前层级节点数
let length=queue.length;
//存放每一层的节点
let curLevel=[];
for(let i=0;i<length;i++){
let node=queue.shift();
curLevel.push(node.val);
// 存放当前层下一层的节点
node.left&&queue.push(node.left);
node.right&&queue.push(node.right);
}
//把每一层的结果放到结果数组
res.push(curLevel);
}
return res;
};此时我们就掌握了二叉树的层序遍历了，那么如下九道力扣上的题目，只需要修改模板的两三行代码（不能再多了），便可打倒！
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）
思路：
相对于102.二叉树的层序遍历，就是最后把result数组反转一下就可以了。
C++代码：
class Solution {
public:
vector<vector<int>> levelOrderBottom(TreeNode* root) {
queue<TreeNode*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
vector<vector<int>> result;
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
vector<int> vec;
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
vec.push_back(node->val);
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
result.push_back(vec);
}
reverse(result.begin(), result.end()); // 在这里反转一下数组即可
return result;
}
};python代码：
class Solution:
def levelOrderBottom(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
if not root:
return []
quene = [root]
out_list = []
while quene:
in_list = []
for _ in range(len(quene)):
node = quene.pop(0)
in_list.append(node.val)
if node.left:
quene.append(node.left)
if node.right:
quene.append(node.right)
out_list.append(in_list)
out_list.reverse()
return out_list
# 执行用时：36 ms, 在所有 Python3 提交中击败了92.00%的用户
# 内存消耗：15.2 MB, 在所有 Python3 提交中击败了63.76%的用户Java：
// 107. 二叉树的层序遍历 II
public class N0107 {
/**
* 解法：队列，迭代。
* 层序遍历，再翻转数组即可。
*/
public List<List<Integer>> solution1(TreeNode root) {
List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
Deque<TreeNode> que = new LinkedList<>();
if (root == null) {
return list;
}
que.offerLast(root);
while (!que.isEmpty()) {
List<Integer> levelList = new ArrayList<>();
int levelSize = que.size();
for (int i = 0; i < levelSize; i++) {
TreeNode peek = que.peekFirst();
levelList.add(que.pollFirst().val);
if (peek.left != null) {
que.offerLast(peek.left);
}
if (peek.right != null) {
que.offerLast(peek.right);
}
}
list.add(levelList);
}
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
for (int i = list.size() - 1; i >= 0; i-- ) {
result.add(list.get(i));
}
return result;
}
}go:
/**
107. 二叉树的层序遍历 II
*/
func levelOrderBottom(root *TreeNode) [][]int {
queue:=list.New()
res:=[][]int{}
if root==nil{
return res
}
queue.PushBack(root)
for queue.Len()>0{
length:=queue.Len()
tmp:=[]int{}
for i:=0;i<length;i++{
node:=queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)
if node.Left!=nil{
queue.PushBack(node.Left)
}
if node.Right!=nil{
queue.PushBack(node.Right)
}
tmp=append(tmp,node.Val)
}
res=append(res,tmp)
}
//反转结果集
for i:=0;i<len(res)/2;i++{
res[i],res[len(res)-i-1]=res[len(res)-i-1],res[i]
}
return res
}javascript代码
var levelOrderBottom = function(root) {
let res=[],queue=[];
queue.push(root);
while(queue.length&&root!==null){
// 存放当前层级节点数组
let curLevel=[];
// 计算当前层级节点数量
let length=queue.length;
while(length--){
let node=queue.shift();
// 把当前层节点存入curLevel数组
curLevel.push(node.val);
// 把下一层级的左右节点存入queue队列
node.left&&queue.push(node.left);
node.right&&queue.push(node.right);
}
res.push(curLevel);
}
return res.reverse();
};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。
思路：
层序遍历的时候，判断是否遍历到单层的最后面的元素，如果是，就放进result数组中，随后返回result就可以了。
C++代码：
class Solution {
public:
vector<int> rightSideView(TreeNode* root) {
queue<TreeNode*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
vector<int> result;
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
if (i == (size - 1)) result.push_back(node->val); // 将每一层的最后元素放入result数组中
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
}
return result;
}
};python代码：
class Solution:
def rightSideView(self, root: TreeNode) -> List[int]:
if not root:
return []
# deque来自collections模块，不在力扣平台时，需要手动写入
# 'from collections import deque' 导入
# deque相比list的好处是，list的pop(0)是O(n)复杂度，deque的popleft()是O(1)复杂度
quene = deque([root])
out_list = []
while quene:
# 每次都取最后一个node就可以了
node = quene[-1]
out_list.append(node.val)
# 执行这个遍历的目的是获取下一层所有的node
for _ in range(len(quene)):
node = quene.popleft()
if node.left:
quene.append(node.left)
if node.right:
quene.append(node.right)
return out_list
# 执行用时：36 ms, 在所有 Python3 提交中击败了89.47%的用户
# 内存消耗：14.6 MB, 在所有 Python3 提交中击败了96.65%的用户Java:
// 199.二叉树的右视图
public class N0199 {
/**
* 解法：队列，迭代。
* 每次返回每层的最后一个字段即可。
*
* 小优化：每层右孩子先入队。代码略。
*/
public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
Deque<TreeNode> que = new LinkedList<>();
if (root == null) {
return list;
}
que.offerLast(root);
while (!que.isEmpty()) {
int levelSize = que.size();
for (int i = 0; i < levelSize; i++) {
TreeNode poll = que.pollFirst();
if (poll.left != null) {
que.addLast(poll.left);
}
if (poll.right != null) {
que.addLast(poll.right);
}
if (i == levelSize - 1) {
list.add(poll.val);
}
}
}
return list;
}
}go:
/**
199. 二叉树的右视图
*/
func rightSideView(root *TreeNode) []int {
queue:=list.New()
res:=[][]int{}
var finaRes []int
if root==nil{
return finaRes
}
queue.PushBack(root)
for queue.Len()>0{
length:=queue.Len()
tmp:=[]int{}
for i:=0;i<length;i++{
node:=queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)
if node.Left!=nil{
queue.PushBack(node.Left)
}
if node.Right!=nil{
queue.PushBack(node.Right)
}
tmp=append(tmp,node.Val)
}
res=append(res,tmp)
}
//取每一层的最后一个元素
for i:=0;i<len(res);i++{
finaRes=append(finaRes,res[i][len(res[i])-1])
}
return finaRes
}javascript代码:
var rightSideView = function(root) {
//二叉树右视图 只需要把每一层最后一个节点存储到res数组
let res=[],queue=[];
queue.push(root);
while(queue.length&&root!==null){
// 记录当前层级节点个数
let length=queue.length;
while(length--){
let node=queue.shift();
//length长度为0的时候表明到了层级最后一个节点
if(!length){
res.push(node.val);
}
node.left&&queue.push(node.left);
node.right&&queue.push(node.right);
}
}
return res;
};给定一个非空二叉树, 返回一个由每层节点平均值组成的数组。
思路:
本题就是层序遍历的时候把一层求个总和在取一个均值。
C++代码:
class Solution {
public:
vector<double> averageOfLevels(TreeNode* root) {
queue<TreeNode*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
vector<double> result;
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
double sum = 0; // 统计每一层的和
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
sum += node->val;
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
result.push_back(sum / size); // 将每一层均值放进结果集
}
return result;
}
};
python代码：
class Solution:
def averageOfLevels(self, root: TreeNode) -> List[float]:
if not root:
return []
quene = deque([root])
out_list = []
while quene:
in_list = []
for _ in range(len(quene)):
node = quene.popleft()
in_list.append(node.val)
if node.left:
quene.append(node.left)
if node.right:
quene.append(node.right)
out_list.append(in_list)
out_list = map(lambda x: sum(x) / len(x), out_list)
return out_list
# 执行用时：56 ms, 在所有 Python3 提交中击败了81.48%的用户
# 内存消耗：17 MB, 在所有 Python3 提交中击败了89.68%的用户java:
// 637. 二叉树的层平均值
public class N0637 {
/**
* 解法：队列，迭代。
* 每次返回每层的最后一个字段即可。
*/
public List<Double> averageOfLevels(TreeNode root) {
List<Double> list = new ArrayList<>();
Deque<TreeNode> que = new LinkedList<>();
if (root == null) {
return list;
}
que.offerLast(root);
while (!que.isEmpty()) {
TreeNode peek = que.peekFirst();
int levelSize = que.size();
double levelSum = 0.0;
for (int i = 0; i < levelSize; i++) {
TreeNode poll = que.pollFirst();
levelSum += poll.val;
if (poll.left != null) {
que.addLast(poll.left);
}
if (poll.right != null) {
que.addLast(poll.right);
}
}
list.add(levelSum / levelSize);
}
return list;
}
}go:
/**
637. 二叉树的层平均值
*/
func averageOfLevels(root *TreeNode) []float64 {
res:=[][]int{}
var finRes []float64
if root==nil{//防止为空
return finRes
}
queue:=list.New()
queue.PushBack(root)
var tmpArr []int
for queue.Len()>0 {
length:=queue.Len()//保存当前层的长度，然后处理当前层（十分重要，防止添加下层元素影响判断层中元素的个数）
for i:=0;i<length;i++{
node:=queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)//出队列
if node.Left!=nil{
queue.PushBack(node.Left)
}
if node.Right!=nil{
queue.PushBack(node.Right)
}
tmpArr=append(tmpArr,node.Val)//将值加入本层切片中
}
res=append(res,tmpArr)//放入结果集
tmpArr=[]int{}//清空层的数据
}
//计算每层的平均值
length:=len(res)
for i:=0;i<length;i++{
var sum int
for j:=0;j<len(res[i]);j++{
sum+=res[i][j]
}
tmp:=float64(sum)/float64(len(res[i]))
finRes=append(finRes,tmp)//将平均值放入结果集合
}
return finRes
}javascript代码：
var averageOfLevels = function(root) {
//层级平均值
let res=[],queue=[];
queue.push(root);
while(queue.length&&root!==null){
//每一层节点个数
let length=queue.length;
//sum记录每一层的和
let sum=0;
for(let i=0;i<length;i++){
let node=queue.shift();
sum+=node.val;
node.left&&queue.push(node.left);
node.right&&queue.push(node.right);
}
//每一层的平均值存入数组res
res.push(sum/length);
}
return res;
};给定一个 N 叉树，返回其节点值的层序遍历。 (即从左到右，逐层遍历)。
例如，给定一个 3叉树 :
返回其层序遍历:
[ [1], [3,2,4], [5,6] ]
思路:
这道题依旧是模板题，只不过一个节点有多个孩子了
C++代码:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> levelOrder(Node* root) {
queue<Node*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
vector<vector<int>> result;
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
vector<int> vec;
for (int i = 0; i < size; i++) {
Node* node = que.front();
que.pop();
vec.push_back(node->val);
for (int i = 0; i < node->children.size(); i++) { // 将节点孩子加入队列
if (node->children[i]) que.push(node->children[i]);
}
}
result.push_back(vec);
}
return result;
}
};python代码：
class Solution:
def levelOrder(self, root: 'Node') -> List[List[int]]:
if not root:
return []
quene = deque([root])
out_list = []
while quene:
in_list = []
for _ in range(len(quene)):
node = quene.popleft()
in_list.append(node.val)
if node.children:
# 这个地方要用extend而不是append，我们看下面的例子：
# In [18]: alist=[]
# In [19]: alist.append([1,2,3])
# In [20]: alist
# Out[20]: [[1, 2, 3]]
# In [21]: alist.extend([4,5,6])
# In [22]: alist
# Out[22]: [[1, 2, 3], 4, 5, 6]
# 可以看到extend对要添加的list进行了一个解包操作
# print(root.children)，可以得到children是一个包含
# 孩子节点地址的list，我们使用for遍历quene的时候，
# 希望quene是一个单层list，所以要用extend
# 使用extend的情况，如果print(quene),结果是
# deque([<__main__.Node object at 0x7f60763ae0a0>])
# deque([<__main__.Node object at 0x7f607636e6d0>, <__main__.Node object at 0x7f607636e130>, <__main__.Node object at 0x7f607636e310>])
# deque([<__main__.Node object at 0x7f607636e880>, <__main__.Node object at 0x7f607636ef10>])
# 可以看到是单层list
# 如果使用append，print(quene)的结果是
# deque([<__main__.Node object at 0x7f18907530a0>])
# deque([[<__main__.Node object at 0x7f18907136d0>, <__main__.Node object at 0x7f1890713130>, <__main__.Node object at 0x7f1890713310>]])
# 可以看到是两层list，这样for的遍历就会报错
quene.extend(node.children)
out_list.append(in_list)
return out_list
# 执行用时：60 ms, 在所有 Python3 提交中击败了76.99%的用户
# 内存消耗：16.5 MB, 在所有 Python3 提交中击败了89.19%的用户java:
// 429. N 叉树的层序遍历
public class N0429 {
/**
* 解法1：队列，迭代。
*/
public List<List<Integer>> levelOrder(Node root) {
List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
Deque<Node> que = new LinkedList<>();
if (root == null) {
return list;
}
que.offerLast(root);
while (!que.isEmpty()) {
int levelSize = que.size();
List<Integer> levelList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < levelSize; i++) {
Node poll = que.pollFirst();
levelList.add(poll.val);
List<Node> children = poll.children;
if (children == null || children.size() == 0) {
continue;
}
for (Node child : children) {
if (child != null) {
que.offerLast(child);
}
}
}
list.add(levelList);
}
return list;
}
class Node {
public int val;
public List<Node> children;
public Node() {}
public Node(int _val) {
val = _val;
}
public Node(int _val, List<Node> _children) {
val = _val;
children = _children;
}
}
}go:
/**
429. N 叉树的层序遍历
*/
func levelOrder(root *Node) [][]int {
queue:=list.New()
res:=[][]int{}//结果集
if root==nil{
return res
}
queue.PushBack(root)
for queue.Len()>0{
length:=queue.Len()//记录当前层的数量
var tmp []int
for T:=0;T<length;T++{//该层的每个元素：一添加到该层的结果集中；二找到该元素的下层元素加入到队列中，方便下次使用
myNode:=queue.Remove(queue.Front()).(*Node)
tmp=append(tmp,myNode.Val)
for i:=0;i<len(myNode.Children);i++{
queue.PushBack(myNode.Children[i])
}
}
res=append(res,tmp)
}
return res
}JavaScript代码：
var levelOrder = function(root) {
//每一层可能有2个以上,所以不再使用node.left node.right
let res=[],queue=[];
queue.push(root);
while(queue.length&&root!==null){
//记录每一层节点个数还是和二叉树一致
let length=queue.length;
//存放每层节点 也和二叉树一致
let curLevel=[];
while(length--){
let node = queue.shift();
curLevel.push(node.val);
//这里不再是 ndoe.left node.right 而是循坏node.children
for(let item of node.children){
item&&queue.push(item);
}
}
res.push(curLevel);
}
return res;
};您需要在二叉树的每一行中找到最大的值。
思路：
层序遍历，取每一层的最大值
C++代码：
class Solution {
public:
vector<int> largestValues(TreeNode* root) {
queue<TreeNode*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
vector<int> result;
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
int maxValue = INT_MIN; // 取每一层的最大值
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
maxValue = node->val > maxValue ? node->val : maxValue;
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
result.push_back(maxValue); // 把最大值放进数组
}
return result;
}
};python代码：
class Solution:
def largestValues(self, root: TreeNode) -> List[int]:
if root is None:
return []
queue = [root]
out_list = []
while queue:
length = len(queue)
in_list = []
for _ in range(length):
curnode = queue.pop(0)
in_list.append(curnode.val)
if curnode.left: queue.append(curnode.left)
if curnode.right: queue.append(curnode.right)
out_list.append(max(in_list))
return out_listjava代码：
class Solution {
public List<Integer> largestValues(TreeNode root) {
List<Integer> retVal = new ArrayList<Integer>();
Queue<TreeNode> tmpQueue = new LinkedList<TreeNode>();
if (root != null) tmpQueue.add(root);
while (tmpQueue.size() != 0){
int size = tmpQueue.size();
List<Integer> lvlVals = new ArrayList<Integer>();
for (int index = 0; index < size; index++){
TreeNode node = tmpQueue.poll();
lvlVals.add(node.val);
if (node.left != null) tmpQueue.add(node.left);
if (node.right != null) tmpQueue.add(node.right);
}
retVal.add(Collections.max(lvlVals));
}
return retVal;
}
}go:
/**
515. 在每个树行中找最大值
*/
func largestValues(root *TreeNode) []int {
res:=[][]int{}
var finRes []int
if root==nil{//防止为空
return finRes
}
queue:=list.New()
queue.PushBack(root)
var tmpArr []int
//层次遍历
for queue.Len()>0 {
length:=queue.Len()//保存当前层的长度，然后处理当前层（十分重要，防止添加下层元素影响判断层中元素的个数）
for i:=0;i<length;i++{
node:=queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)//出队列
if node.Left!=nil{
queue.PushBack(node.Left)
}
if node.Right!=nil{
queue.PushBack(node.Right)
}
tmpArr=append(tmpArr,node.Val)//将值加入本层切片中
}
res=append(res,tmpArr)//放入结果集
tmpArr=[]int{}//清空层的数据
}
//找到每层的最大值
for i:=0;i<len(res);i++{
finRes=append(finRes,max(res[i]...))
}
return finRes
}
func max(vals...int) int {
max:=int(math.Inf(-1))//负无穷
for _, val := range vals {
if val > max {
max = val
}
}
return max
}javascript代码：
var largestValues = function(root) {
//使用层序遍历
let res=[],queue=[];
queue.push(root);
while(root!==null&&queue.length){
//设置max初始值就是队列的第一个元素
let max=queue[0].val;
let length=queue.length;
while(length--){
let node = queue.shift();
max=max>node.val?max:node.val;
node.left&&queue.push(node.left);
node.right&&queue.push(node.right);
}
//把每一层的最大值放到res数组
res.push(max);
}
return res;
};给定一个完美二叉树，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下：
struct Node {
int val;
Node *left;
Node *right;
Node *next;
}
填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。
初始状态下，所有 next 指针都被设置为 NULL。
思路:
本题依然是层序遍历，只不过在单层遍历的时候记录一下本层的头部节点，然后在遍历的时候让前一个节点指向本节点就可以了
C++代码：
class Solution {
public:
Node* connect(Node* root) {
queue<Node*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
vector<int> vec;
Node* nodePre;
Node* node;
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (i == 0) {
nodePre = que.front(); // 取出一层的头结点
que.pop();
node = nodePre;
} else {
node = que.front();
que.pop();
nodePre->next = node; // 本层前一个节点next指向本节点
nodePre = nodePre->next;
}
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
nodePre->next = NULL; // 本层最后一个节点指向NULL
}
return root;
}
};java代码：
class Solution {
public Node connect(Node root) {
Queue<Node> tmpQueue = new LinkedList<Node>();
if (root != null) tmpQueue.add(root);
while (tmpQueue.size() != 0){
int size = tmpQueue.size();
Node cur = tmpQueue.poll();
if (cur.left != null) tmpQueue.add(cur.left);
if (cur.right != null) tmpQueue.add(cur.right);
for (int index = 1; index < size; index++){
Node next = tmpQueue.poll();
if (next.left != null) tmpQueue.add(next.left);
if (next.right != null) tmpQueue.add(next.right);
cur.next = next;
cur = next;
}
}
return root;
}
}python代码：
# 层序遍历解法
class Solution:
def connect(self, root: 'Node') -> 'Node':
if not root:
return None
queue = [root]
while queue:
n = len(queue)
for i in range(n):
node = queue.pop(0)
if node.left:
queue.append(node.left)
if node.right:
queue.append(node.right)
if i == n - 1:
break
node.next = queue[0]
return root
# 链表解法
class Solution:
def connect(self, root: 'Node') -> 'Node':
first = root
while first:
cur = first
while cur: # 遍历每一层的节点
if cur.left: cur.left.next = cur.right # 找左节点的next
if cur.right and cur.next: cur.right.next = cur.next.left # 找右节点的next
cur = cur.next # cur同层移动到下一节点
first = first.left # 从本层扩展到下一层
return rootgo:
/**
116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针
117. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 II
*/
func connect(root *Node) *Node {
res:=[][]*Node{}
if root==nil{//防止为空
return root
}
queue:=list.New()
queue.PushBack(root)
var tmpArr []*Node
for queue.Len()>0 {
length:=queue.Len()//保存当前层的长度，然后处理当前层（十分重要，防止添加下层元素影响判断层中元素的个数）
for i:=0;i<length;i++{
node:=queue.Remove(queue.Front()).(*Node)//出队列
if node.Left!=nil{
queue.PushBack(node.Left)
}
if node.Right!=nil{
queue.PushBack(node.Right)
}
tmpArr=append(tmpArr,node)//将值加入本层切片中
}
res=append(res,tmpArr)//放入结果集
tmpArr=[]*Node{}//清空层的数据
}
//遍历每层元素,指定next
for i:=0;i<len(res);i++{
for j:=0;j<len(res[i])-1;j++{
res[i][j].Next=res[i][j+1]
}
}
return root
}思路：
这道题目说是二叉树，但116题目说是完整二叉树，其实没有任何差别，一样的代码一样的逻辑一样的味道
C++代码：
class Solution {
public:
Node* connect(Node* root) {
queue<Node*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
vector<int> vec;
Node* nodePre;
Node* node;
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (i == 0) {
nodePre = que.front(); // 取出一层的头结点
que.pop();
node = nodePre;
} else {
node = que.front();
que.pop();
nodePre->next = node; // 本层前一个节点next指向本节点
nodePre = nodePre->next;
}
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
nodePre->next = NULL; // 本层最后一个节点指向NULL
}
return root;
}
};Java 代码：
// 二叉树之层次遍历
class Solution {
public Node connect(Node root) {
Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
if (root != null) {
queue.add(root);
}
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
Node node = null;
Node nodePre = null;
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (i == 0) {
nodePre = queue.poll(); // 取出本层头一个节点
node = nodePre;
} else {
node = queue.poll();
nodePre.next = node; // 本层前一个节点 next 指向当前节点
nodePre = nodePre.next;
}
if (node.left != null) {
queue.add(node.left);
}
if (node.right != null) {
queue.add(node.right);
}
}
nodePre.next = null; // 本层最后一个节点 next 指向 null
}
return root;
}
}python代码：
# 层序遍历解法
class Solution:
def connect(self, root: 'Node') -> 'Node':
if not root:
return None
queue = [root]
while queue: # 遍历每一层
length = len(queue)
tail = None # 每一层维护一个尾节点
for i in range(length): # 遍历当前层
curnode = queue.pop(0)
if tail:
tail.next = curnode # 让尾节点指向当前节点
tail = curnode # 让当前节点成为尾节点
if curnode.left : queue.append(curnode.left)
if curnode.right: queue.append(curnode.right)
return root
# 链表解法
class Solution:
def connect(self, root: 'Node') -> 'Node':
if not root:
return None
first = root
while first: # 遍历每一层
dummyHead = Node(None) # 为下一行创建一个虚拟头节点，相当于下一行所有节点链表的头结点(每一层都会创建)；
tail = dummyHead # 为下一行维护一个尾节点指针（初始化是虚拟节点）
cur = first
while cur: # 遍历当前层的节点
if cur.left: # 链接下一行的节点
tail.next = cur.left
tail = tail.next
if cur.right:
tail.next = cur.right
tail = tail.next
cur = cur.next # cur同层移动到下一节点
first = dummyHead.next # 此处为换行操作，更新到下一行
return rootgo:
/**
116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针
117. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 II
*/
func connect(root *Node) *Node {
res:=[][]*Node{}
if root==nil{//防止为空
return root
}
queue:=list.New()
queue.PushBack(root)
var tmpArr []*Node
for queue.Len()>0 {
length:=queue.Len()//保存当前层的长度，然后处理当前层（十分重要，防止添加下层元素影响判断层中元素的个数）
for i:=0;i<length;i++{
node:=queue.Remove(queue.Front()).(*Node)//出队列
if node.Left!=nil{
queue.PushBack(node.Left)
}
if node.Right!=nil{
queue.PushBack(node.Right)
}
tmpArr=append(tmpArr,node)//将值加入本层切片中
}
res=append(res,tmpArr)//放入结果集
tmpArr=[]*Node{}//清空层的数据
}
//遍历每层元素,指定next
for i:=0;i<len(res);i++{
for j:=0;j<len(res[i])-1;j++{
res[i][j].Next=res[i][j+1]
}
}
return root
}给定一个二叉树，找出其最大深度。
二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例：
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]，
返回它的最大深度 3 。
思路：
使用迭代法的话，使用层序遍历是最为合适的，因为最大的深度就是二叉树的层数，和层序遍历的方式极其吻合。
在二叉树中，一层一层的来遍历二叉树，记录一下遍历的层数就是二叉树的深度，如图所示：
所以这道题的迭代法就是一道模板题，可以使用二叉树层序遍历的模板来解决的。
C++代码如下：
class Solution {
public:
int maxDepth(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return 0;
int depth = 0;
queue<TreeNode*> que;
que.push(root);
while(!que.empty()) {
int size = que.size();
depth++; // 记录深度
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
}
return depth;
}
};Java：
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if (root == null) return 0;
Queue<TreeNode> que = new LinkedList<>();
que.offer(root);
int depth = 0;
while (!que.isEmpty())
{
int len = que.size();
while (len > 0)
{
TreeNode node = que.poll();
if (node.left != null) que.offer(node.left);
if (node.right != null) que.offer(node.right);
len--;
}
depth++;
}
return depth;
}
}Python：
class Solution:
def maxDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if root == None:
return 0
queue_ = [root]
result = []
while queue_:
length = len(queue_)
sub = []
for i in range(length):
cur = queue_.pop(0)
sub.append(cur.val)
#子节点入队列
if cur.left: queue_.append(cur.left)
if cur.right: queue_.append(cur.right)
result.append(sub)
return len(result)Go：
JavaScript：
相对于 104.二叉树的最大深度 ，本题还也可以使用层序遍历的方式来解决，思路是一样的。
需要注意的是，只有当左右孩子都为空的时候，才说明遍历的最低点了。如果其中一个孩子为空则不是最低点
代码如下：（详细注释）
class Solution {
public:
int minDepth(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return 0;
int depth = 0;
queue<TreeNode*> que;
que.push(root);
while(!que.empty()) {
int size = que.size();
depth++; // 记录最小深度
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
if (!node->left && !node->right) { // 当左右孩子都为空的时候，说明是最低点的一层了，退出
return depth;
}
}
}
return depth;
}
};Java：
class Solution {
public int minDepth(TreeNode root){
if (root == null) {
return 0;
}
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(root);
int depth = 0;
while (!queue.isEmpty()){
int size = queue.size();
depth++;
TreeNode cur = null;
for (int i = 0; i < size; i++) {
cur = queue.poll();
//如果当前节点的左右孩子都为空，直接返回最小深度
if (cur.left == null && cur.right == null){
return depth;
}
if (cur.left != null) queue.offer(cur.left);
if (cur.right != null) queue.offer(cur.right);
}
}
return depth;
}
}Python 3：
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def minDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if root == None:
return 0
#根节点的深度为1
queue_ = [(root,1)]
while queue_:
cur, depth = queue_.pop(0)
if cur.left == None and cur.right == None:
return depth
#先左子节点，由于左子节点没有孩子，则就是这一层了
if cur.left:
queue_.append((cur.left,depth + 1))
if cur.right:
queue_.append((cur.right,depth + 1))
return 0Go：
JavaScript：
二叉树的层序遍历，就是图论中的广度优先搜索在二叉树中的应用，需要借助队列来实现（此时又发现队列的一个应用了）。
来吧，一口气打十个：
- 102.二叉树的层序遍历
- 107.二叉树的层次遍历II
- 199.二叉树的右视图
- 637.二叉树的层平均值
- 429.N叉树的前序遍历
- 515.在每个树行中找最大值
- 116.填充每个节点的下一个右侧节点指针
- 117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II
- 104.二叉树的最大深度
- 111.二叉树的最小深度
致敬叶师傅！
