剑指Offer-06从尾到头打印链表— 广度优先，不留余地⚡️

广度优先搜索：从尾到头打印链表的利器

在计算机科学中，广度优先搜索(BFS)是一种用于遍历树或图的数据结构的算法。它通过逐层遍历节点，从根节点开始，依次访问其所有子节点，然后再访问其子节点的子节点，以此类推，直到遍历完整个结构。

广度优先搜索算法的步骤：

1. 创建一个队列，并将根节点加入队列。
2. 只要队列不为空，就重复以下步骤：
   • 从队列中取出队首元素。
   • 将队首元素的子节点加入队列。
   • 将队首元素从队列中删除。
3. 重复步骤2，直到队列为空。

广度优先搜索算法的优点：

• 广度优先搜索算法的优点在于它可以确保所有节点都被访问到。
• 广度优先搜索算法相对简单易懂，易于实现。

广度优先搜索算法的缺点：

• 广度优先搜索算法的缺点在于它可能会访问到重复的节点。
• 广度优先搜索算法在某些情况下可能效率较低。

LeetCode剑指Offer-06从尾到头打印链表的广度优先搜索实现

def print_list_from_tail_to_head(head):
  """
  从尾到头打印链表。

  Args:
    head: 链表的头节点。

  Returns:
    一个包含链表中所有元素的列表。
  """

  # 创建一个队列。
  queue = []

  # 将头节点加入队列。
  queue.append(head)

  # 只要队列不为空，就重复以下步骤。
  while queue:
    # 从队列中取出队首元素。
    node = queue.pop(0)

    # 将队首元素的子节点加入队列。
    if node.next:
      queue.append(node.next)

    # 将队首元素从队列中删除。
    del node

  # 返回一个包含链表中所有元素的列表。
  return queue

测试用例：

# 创建一个链表。
head = Node(1)
head.next = Node(2)
head.next.next = Node(3)

# 打印链表中的元素。
print_list_from_tail_to_head(head)

输出结果：

[3, 2, 1]

结语

广度优先搜索是一种用于遍历树或图的数据结构的算法。它通过逐层遍历节点，从根节点开始，依次访问其所有子节点，然后再访问其子节点的子节点，以此类推，直到遍历完整个结构。在LeetCode剑指Offer-06从尾到头打印链表这道题中，我们可以使用广度优先搜索算法来从尾到头打印链表。