LeetCode 算法:二叉树的层序遍历 c++

news2024/11/24 3:04:21

原题链接🔗:二叉树的层序遍历
难度:中等⭐️⭐️

题目

给你二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 层序遍历 。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。

示例 1
在这里插入图片描述
输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:[[3],[9,20],[15,7]]

示例 2
输入:root = [1]
输出:[[1]]

示例 3
输入:root = []
输出:[]

提示

  • 树中节点数目在范围 [0, 2000] 内
  • -1000 <= Node.val <= 1000

二叉树

二叉树是一种特殊的树形数据结构,其中每个节点最多有两个子节点,通常称为左子节点和右子节点。二叉树的特点是:

  • 每个节点都包含一个数据元素和两个指向其他节点的指针(或链接),分别指向左子节点和右子节点。
  • 左子节点的值总是小于或等于其父节点的值。
  • 右子节点的值总是大于或等于其父节点的值。

二叉树的一些常见类型包括:

  1. 完全二叉树:除了最后一层外,每一层都被完全填满,并且最后一层的节点尽可能地集中在左侧。
  2. 满二叉树:所有层都被完全填满。
  3. 平衡二叉树:任何两个子树的高度差不超过1,这种树可以保证操作的平衡性,常用于数据库索引。
  4. 二叉搜索树(BST):左子树的所有节点的值小于当前节点的值,右子树的所有节点的值大于当前节点的值。

二叉树的常见操作包括:

  • 插入:在树中插入一个新的节点,同时保持二叉树的性质。
  • 删除:从树中删除一个节点,同时保持二叉树的性质。
  • 搜索:在树中查找一个特定的值。
  • 遍历:按照特定的顺序访问树中的所有节点,常见的遍历方式有:
    • 前序遍历:先访问根节点,然后左子树,最后右子树。
    • 中序遍历:先访问左子树,然后根节点,最后右子树。
    • 后序遍历:先访问左子树,然后右子树,最后根节点。
    • 层序遍历:按照层次顺序访问节点,通常使用队列实现。

二叉树在计算机科学中有着广泛的应用,例如在文件系统、数据库索引、搜索算法、表达式解析等领域。

下面是一个简单的C++实现二叉树节点的示例:

struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode *left;
    TreeNode *right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

这个结构定义了一个二叉树节点,其中val是节点存储的数据,leftright是指向左右子节点的指针。

二叉树层序遍历

二叉树的层序遍历是一种按层次顺序访问所有节点的遍历方式,通常使用队列来实现。下面是二叉树层序遍历的步骤:

  • 初始化:创建一个队列来存储节点,将根节点加入队列。
  • 循环遍历:当队列非空时,执行以下操作:
    • 取出队列中的第一个节点,访问该节点的值。
    • 将该节点的左子节点和右子节点(如果它们存在)加入队列。
  • 收集结果:将每一层访问的节点值存储在一个列表中,然后将这些列表存储在一个更大的列表中,形成层序遍历的结果。

题解

队列法

  1. 解题思路:

二叉树的层序遍历是一种常见的树遍历算法,其目的是按照从上到下,从左到右的顺序访问二叉树中的所有节点。层序遍历通常使用队列来实现,以下是一个解题思路:

  • 初始化:创建一个队列queue来存储二叉树的节点,首先将根节点root入队。

  • 遍历条件:当队列不为空时,执行以下步骤。

  • 获取队列大小:记录当前层的节点数level_size,这可以通过队列的大小来获取。

  • 逐层遍历:使用一个循环,循环次数为level_size,每次循环从队列中出队一个节点,并访问该节点的值。

  • 处理子节点:对于每个出队的节点,如果它有左子节点,将左子节点入队;如果它有右子节点,也将右子节点入队。

  • 收集结果:将每层访问的节点值存储在一个列表中,所有层的列表可以存储在一个更大的列表中,形成层序遍历的结果。

  • 返回结果:遍历结束后,返回包含所有层节点值的列表

  1. 复杂度
  • 时间复杂度:每个点进队出队各一次,故渐进时间复杂度为 O(n)。
  • 空间复杂度:队列中元素的个数不超过 n 个,故渐进空间复杂度为 O(n)。
  1. c++ demo
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>

// 定义二叉树节点结构
struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

// 层序遍历函数
std::vector<std::vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
    std::vector<std::vector<int>> result;
    if (!root) return result;  // 如果根为空,直接返回空结果

    std::queue<TreeNode*> q;  // 使用队列来存储节点
    q.push(root);  // 将根节点入队

    while (!q.empty()) {
        int level_size = q.size();  // 当前层的节点数量
        std::vector<int> current_level;  // 当前层的节点值列表

        for (int i = 0; i < level_size; ++i) {
            TreeNode* node = q.front();  // 取出队列前端的节点
            q.pop();  // 弹出队列
            current_level.push_back(node->val);  // 将节点值加入到当前层列表

            // 将非空的左右子节点入队
            if (node->left) q.push(node->left);
            if (node->right) q.push(node->right);
        }

        result.push_back(current_level);  // 将当前层的节点值列表加入到结果中
    }

    return result;
}

// 辅助函数:释放二叉树内存
void deleteTree(TreeNode* node) {
    if (!node) return;
    deleteTree(node->left);
    deleteTree(node->right);
    delete node;
}

int main() {
    // 创建一个示例二叉树
    //       3
    //      / \
    //     9  20
    //       /  \
    //      15   7
    TreeNode* root = new TreeNode(3);
    root->left = new TreeNode(9);
    root->right = new TreeNode(20);
    root->right->left = new TreeNode(15);
    root->right->right = new TreeNode(7);

    // 层序遍历二叉树
    std::vector<std::vector<int>> levels = levelOrder(root);

    // 打印层序遍历结果
    for (const auto& level : levels) {
        for (int val : level) {
            std::cout << val << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    // 释放二叉树内存
    deleteTree(root);

    return 0;
}
  • 输出结果:

3
9 20
15 7
在这里插入图片描述

  1. demo仓库地址:levelOrder

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1862431.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

工控必备C#

微软的C# 语言&#xff1f; QT 熟了以后,Qt 更方便些 方法Signal Slot 感觉上一样 现在更推荐PyQt 来构建,底层还是Qt C 的那些库,Qt 的开源协议有点狗

前端技术栈学习:Vue2、Vue cli脚手架、ElementUI组件库、Axios

1 基本介绍 &#xff08;1&#xff09;Vue 是一个前端框架, 易于构建用户界面 &#xff08;2&#xff09;Vue 的核心库只关注视图层&#xff0c;不仅易于上手&#xff0c;还便于与第三方库或项目整合 &#xff08;3&#xff09;支持和其它类库结合使用 &#xff08;4&#…

Python——Flask开发框架基础使用介绍

目录 Flask简介 安装 Flask 创建一个简单的 Flask 应用 运行你的Flask应用 添加模板和静态文件 使用静态文件 处理表单和数据 使用 Flask 扩展 结论 Flask简介 Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架&#xff0c;它以其简洁和灵活的特点广受欢迎。Flask 让开发者能够快…

Hi3861 OpenHarmony嵌入式应用入门--中断按键

本篇讲解gpio的中断使用方式。 硬件原理图如下&#xff0c;与上一篇一样的电路 GPIO API API名称 说明 hi_u32 hi_gpio_init(hi_void); GPIO模块初始化 hi_u32 hi_io_set_pull(hi_io_name id, hi_io_pull val); 设置某个IO上下拉功能。 hi_u32 hi_gpio_set_dir(hi_gpio_…

6-47选择整数计算

整数计算&#xff1a; 用swing组件来实现整数计算&#xff0c;需要对整数计算的值进行校验。 import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.event.*;public class IntegerCalculator extends JFrame implements ActionListener {private JCheckBox[] checkBoxe…

【Docker】安装和加速

目录 1.安装 2.了解 docker 信息 3.查询状态 4. 重新启动Docker 1.安装 yum install –y docker 2.了解 docker 信息 cat /etc/redhat-release 3.查询状态 systemctl status docker 4.支持 1.12 的 docker 镜像加速 sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docke…

照片放大工具Topaz Gigapixel AI for Mac v7.1.2

Topaz Gigapixel AI软件是一款相当高效的PC端图像大小调整工具&#xff0c;更是一款能够为摄影师、设计师以及图像处理爱好者带来革命性体验的强大软件。它凭借先进的深度学习技术&#xff0c;打破了传统图像大小调整的限制&#xff0c;实现了真正意义上的无损放大和图像恢复。…

Matlab|【防骗帖】考虑时空相关性的风电功率预测误差建模与分析

目录 1 主要内容 2 部分程序 3 下载链接 1 主要内容 这个程序《考虑时空相关性的风电功率预测误差建模与分析》画的图片非常漂亮&#xff0c;和原文献基本一致&#xff0c;但是实际上内容并未实现出来&#xff0c;主要就是利用现有的风电预测的数据和结果做了相关的图&#…

CSS|01 CSS简介CSS的3种书写方式注释

CSS简介 什么是CSS CSS&#xff08;Cascading Style Sheet&#xff09;&#xff0c;层叠样式表 或者 级联样式表&#xff0c;简称样式表。CSS的作用 主要用来给 HTML网页 设置外观或者样式。CSS的语法规则 h1 {属性:属性值}注意&#xff1a;1. CSS代码是由选择器和一对括号…

虚拟机装入kali linux

VMware 首先需要先安装VMware Workstation Pro可以根据这篇文章来下载VMware 下载kali linux Installer Images VS Virtual Machines Installer Images&#xff08;安装镜像&#xff09;Virtual Machines&#xff08;虚拟机&#xff09; 直接访问硬件&#xff0c;定制内核…

JupyterLab使用指南(七):JupyterLab使用 LaTeX 生成数学公式

在 JupyterLab 中&#xff0c;可以使用 LaTeX 语法生成复杂的数学公式。JupyterLab 内置对 LaTeX 的支持&#xff0c;使得我们可以方便地在 notebook 中编写和展示数学公式。以下是详细的步骤和示例。 1. 使用 LaTeX 生成数学公式 LaTeX 是一种专门用于排版数学公式的语言。J…

springboot+vue+mybatis门窗管理系统+PPT+论文+讲解+售后

如今社会上各行各业&#xff0c;都在用属于自己专用的软件来进行工作&#xff0c;互联网发展到这个时候&#xff0c;人们已经发现离不开了互联网。互联网的发展&#xff0c;离不开一些新的技术&#xff0c;而新技术的产生往往是为了解决现有问题而产生的。针对于仓库信息管理方…

如何使用 Swift 中的 GraphQL

文章目录 前言基础知识ApolloGraphQL结论前言 我一直在分享关于类型安全和在 Swift 中构建健壮 API 的更多内容。今天,我想继续探讨类型安全的话题,介绍 GraphQL。GraphQL 是一种用于 API 的查询语言。本周,我们将讨论 GraphQL 的好处,并学习如何在 Swift 中使用它。 基础…

CVPR讲座总结(二)-探索图像生成基础模型的最新进展探索多模态代理的最新进展:从视频理解到可操作代理

引言 在CVPR24上的教程中&#xff0c;微软高级研究员Linjie Li为我们带来了多模态代理的深入探索。这些代理通过整合多模态专家和大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;来增强感知、理解和生成能力。本文总结了Linjie Li的讲座内容&#xff0c;重点介绍了多模态记忆、可操作代…

考研数学|张宇和武忠祥,强化能不能同时跟?

可以说你跟武老师学明白了&#xff0c;120完全没问题&#xff01;如果追求更高&#xff0c;宇哥的怀抱也想你敞开&#xff01; 学长我21年一战数学83&#xff0c;总分没过线&#xff0c;22年二战143&#xff0c;逆袭上岸211&#xff01;市面上的老师我基本都听过&#xff0c;最…

进阶篇07——InnoDB引擎介绍

概览 逻辑存储结构 架构 当执行增删改查操作时&#xff0c;操作的是缓冲区的数据&#xff0c;如果缓冲区里没有要操作的数据&#xff0c;就会从磁盘中读取数据加载到缓冲区中&#xff1b;缓冲区的数据会以一定的频率通过后台线程刷新到磁盘中永久存储。 内存结构 磁盘结构 后…

H5、Vue3、UniApp实现抖音短视频功能

H5、Vue3、UniApp实现抖音短视频功能 ml-swiper https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id18973 可 0 配置&#xff0c;高性能、低代码、全端兼容 APP端效果图 微信小程序端效果图 Vue网页端效果图 ml-swiper 可 0 配置&#xff0c;高性能、低代码、全端兼容 APP端效果图 …

基于Spring Boot+VUE职称评审管理系统

1管理员功能模块 管理员登录&#xff0c;通过填写注册时输入的用户名、密码、角色进行登录&#xff0c;如图1所示。 图1管理员登录界面图 管理员登录进入职称评审管理系统可以查看首页、个人中心、用户管理、评审员管理、省份管理、评审条件管理、职称申请管理、结果公布管理、…

昇思25天学习打卡营第2天|onereal》

今天学习内容是了解华为昇思平台。虽然打了卡&#xff0c;但是我的jupyter里面并没有播放按钮&#xff0c;所以还是无法运行代码。反映给昇思吴彦祖小哥了&#xff0c;他说需要专家帮我解决。 我还是要自我表扬一下&#xff0c;不懂就问&#xff0c;切莫不懂装懂&#xff0c;那…

【Linux】常用基本命令

wget网址用于直接从网上下载某个文件到服务器&#xff0c;当然也可以直接从网上先把东西下到本地然后用filezilla这个软件来传输到服务器上。 当遇到不会的命令时候&#xff0c;可以使用man “不会的命令”来查看这个命令的详细信息。比如我想要看看ls这个命令的详细用法&…