别把精力都浪费在树的层序遍历上，这几招助你变身面试场大师

闲谈

2023-11-29 20:14:15

深入理解树的层序遍历

在计算机科学中，树形结构是一种重要的数据结构，广泛应用于各种算法和数据存储场景。而树的层序遍历是一种遍历树形结构的基本算法，通过逐层访问节点来深入了解树的结构和内容。

树的层序遍历简介

树的层序遍历从根节点开始，逐层访问树中的节点。具体步骤如下：

将根节点放入队列。
当队列不为空时：
- 取出队首节点并访问之。
- 将队首节点的子节点加入队列。

遍历过程重复步骤2，直至队列为空。

代码示例：

def level_order_traversal(root):
  queue = [root]
  while queue:
    node = queue.pop(0)
    print(node.val)
    if node.left:
      queue.append(node.left)
    if node.right:
      queue.append(node.right)

相关题解

1. 求二叉树的最大深度

最大深度是指从根节点到最深叶子节点的最长路径长度。

def max_depth(root):
  if root is None:
    return 0
  return 1 + max(max_depth(root.left), max_depth(root.right))

2. 求二叉树的层数

层数是指树中从根节点到最深叶子节点的路径条数。

def num_levels(root):
  if root is None:
    return 0
  queue = [root]
  level = 0
  while queue:
    level += 1
    for _ in range(len(queue)):
      node = queue.pop(0)
      if node.left:
        queue.append(node.left)
      if node.right:
        queue.append(node.right)
  return level

3. 求二叉树的宽度

宽度是指树中每一层节点个数的最大值。

def max_width(root):
  if root is None:
    return 0
  queue = [root]
  max_width = 0
  while queue:
    level_width = len(queue)
    max_width = max(max_width, level_width)
    for _ in range(level_width):
      node = queue.pop(0)
      if node.left:
        queue.append(node.left)
      if node.right:
        queue.append(node.right)
  return max_width