算法巧解，树形难题迎刃而解

树形结构-对应算法详解三

在计算机科学领域，树形结构作为一种非线性数据结构，因其广泛的应用而备受推崇。无论是文件系统、网络拓扑还是组织结构图，树形结构都能为复杂数据提供清晰高效的组织方式。本文将深入探讨树形结构的算法巧解，用清晰的语言和生动的示例揭示树形难题的奥秘。

LeetCode 32 - II. 从上到下打印二叉树 II

给定一个二叉树，按照层序打印，同一层级的元素用空格隔开。

算法思想：

广度优先搜索（BFS）算法以逐层的方式遍历二叉树。我们将二叉树的根节点放入队列中，然后依次处理队列中的每个节点。对于每个节点，我们将其值添加到当前层的输出中，并将它的左右子节点（如果存在）添加到队列中。重复此过程，直到队列为空。

代码实现：

def levelOrder(root):
  if not root:
    return []
  queue = [root]
  result = []
  while queue:
    level = []
    for node in queue:
      level.append(node.val)
      if node.left:
        queue.append(node.left)
      if node.right:
        queue.append(node.right)
    result.append(level)
  return result

LeetCode 107. 二叉树的层序遍历

给定一个二叉树，返回其按层序遍历得到的节点值。

算法思想：

与上一个问题类似，我们也可以使用广度优先搜索（BFS）算法来解决这个问题。不同之处在于，我们不再需要将同一层级的元素分开存储，而是直接将所有元素存储在一个列表中。

代码实现：

def levelOrder(root):
  if not root:
    return []
  queue = [root]
  result = []
  while queue:
    level = []
    for node in queue:
      level.append(node.val)
      if node.left:
        queue.append(node.left)
      if node.right:
        queue.append(node.right)
    result += level
  return result

总结

树形结构算法是计算机科学中的一个重要领域，在解决各种问题方面发挥着至关重要的作用。通过掌握广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）等经典算法，我们可以高效地处理树形数据结构。本文通过深入探讨 LeetCode 中的树形结构题目，揭示了这些算法的巧妙之处。掌握这些算法思想，将助力我们在算法学习和问题解决中大放异彩。