二叉树的层序遍历：揭开 LeetCode 102 的奥秘

揭开 LeetCode 102. 二叉树的层序遍历的神秘面纱

欢迎来到算法解谜的激动人心的世界！今天，我们将踏上征服 LeetCode 102. 二叉树的层序遍历的旅程。这是一项经典的算法挑战，将考验你对数据结构和遍历技术知识的掌握程度。准备好迎接挑战了吗？让我们开始吧！

二叉树的层序遍历

二叉树的层序遍历是一种广度优先遍历，它按照层级将二叉树中的节点组织成一个嵌套列表。换句话说，它逐层探索树，从根节点开始，直到遍历完所有节点。

算法步骤

执行二叉树的层序遍历的步骤如下：

1. 初始化队列： 创建一个空队列，用于存储当前级别的节点。
2. 将根节点入队： 将二叉树的根节点入队。
3. 循环： 当队列不为空时，重复以下步骤：
   • 出队节点： 从队列中出队一个节点。
   • 访问节点： 访问出队的节点。
   • 将子节点入队： 如果该节点有子节点，将子节点入队。
4. 重复： 返回到步骤 3，直到队列为空。

Python 实现

以下是用 Python 实现二叉树层序遍历的示例：

def level_order_traversal(root):
    """
    :type root: TreeNode
    :rtype: List[List[int]]
    """
    if not root:
        return []
    queue = [root]
    result = []
    while queue:
        level_size = len(queue)
        current_level = []
        for _ in range(level_size):
            node = queue.pop(0)
            current_level.append(node.val)
            if node.left:
                queue.append(node.left)
            if node.right:
                queue.append(node.right)
        result.append(current_level)
    return result

复杂度分析

• 时间复杂度： O(N)，其中 N 是二叉树中的节点数。该算法需要遍历二叉树中的每个节点，因此其时间复杂度为 O(N)。
• 空间复杂度： O(N)，因为在最坏的情况下，当二叉树完全不平衡时，队列中可能最多存储所有节点。因此，空间复杂度为 O(N)。

总结

掌握二叉树的层序遍历算法对于解决各种编程问题非常有用，例如查找二叉树的最大深度或检查二叉树是否平衡。理解该算法的基本原理并练习其实现将极大地增强你的算法技能。

随着我们继续探索算法的奇妙世界，请随时提出问题并分享你的见解。算法之旅充满挑战，但它也是一项令人着迷的追求，可以提升你的编程能力并为你的职业生涯打开新的道路。让我们一起解锁算法的潜力，拥抱编程的无限可能性！