用 Python 写 LeetCode 116：填充每个节点的下一个右侧指针

问题

给定一个完美二叉树，其中所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。请填充每个节点的下一个右侧指针，以使所有节点都与它们右侧的下一个节点相连。

DFS 方法

DFS 方法是深度优先搜索方法，它通过递归或栈来遍历树。在 DFS 方法中，我们首先从根节点开始，然后递归地遍历它的左子树和右子树。在遍历过程中，我们填充每个节点的下一个右侧指针。

DFS 代码

def connect(root):
    if not root:
        return

    # 队列存储每一层的节点
    queue = [root]

    # 循环处理每一层的节点
    while queue:
        # 存储当前层的节点数
        size = len(queue)

        # 循环处理当前层的节点
        for i in range(size):
            # 取出当前节点
            node = queue.pop(0)

            # 如果当前节点有右兄弟节点，则将其添加到队列中
            if i < size - 1:
                node.next = queue[0]

            # 将当前节点的左右子节点添加到队列中
            if node.left:
                queue.append(node.left)
            if node.right:
                queue.append(node.right)

## BFS 方法

BFS 方法是广度优先搜索方法，它通过队列来遍历树。在 BFS 方法中，我们首先将根节点加入队列，然后循环处理队列中的节点。在处理每个节点时，我们将它的左右子节点加入队列，并填充它的下一个右侧指针。

### BFS 代码

```python
def connect(root):
    if not root:
        return

    # 队列存储每一层的节点
    queue = [root]

    # 循环处理每一层的节点
    while queue:
        # 存储当前层的节点数
        size = len(queue)

        # 循环处理当前层的节点
        for i in range(size):
            # 取出当前节点
            node = queue.pop(0)

            # 如果当前节点有右兄弟节点，则将其添加到队列中
            if i < size - 1:
                node.next = queue[0]

            # 将当前节点的左右子节点添加到队列中
            if node.left:
                queue.append(node.left)
            if node.right:
                queue.append(node.right)

## 比较

DFS 和 BFS 都是解决 LeetCode 116 问题的常用方法。两种方法都有其优点和缺点。

### DFS 的优点和缺点

* DFS 的优点：
    * DFS 算法简单易懂，易于实现。
    * DFS 算法可以很方便地处理嵌套结构。
* DFS 的缺点：
    * DFS 算法可能会导致栈溢出问题。
    * DFS 算法可能无法处理非常大的树。

### BFS 的优点和缺点

* BFS 的优点：
    * BFS 算法不会导致栈溢出问题。
    * BFS 算法可以处理非常大的树。
* BFS 的缺点：
    * BFS 算法需要更多的空间来存储队列。
    * BFS 算法可能会导致时间复杂度更高。

## 总结

在这篇教程中，我们学习了如何用 Python 写 LeetCode 116：填充每个节点的下一个右侧指针。我们使用 DFS 和 BFS 两种方法来解决这个问题，并讨论了这两种方法的优点和缺点。希望这篇教程对您有所帮助！