前端工程师的 LeetCode 之旅 -- 二叉树 Medium 篇（DFS 与 BFS）

2024-02-09 22:30:30

穿越二叉树的道路：DFS 与 BFS

开篇寄语

对于前端工程师来说，LeetCode 是一个不可或缺的学习和提升平台。LeetCode 上的题目涉及广泛，从基础的数据结构和算法，到前端开发中常见的难题，应有尽有。其中，二叉树相关题目更是占有相当大的比重。二叉树是一种非线性数据结构，在前端开发中经常被用来表示复杂的层次结构，如 DOM 树、组件树等。掌握二叉树的遍历算法，对于前端工程师来说至关重要。

本文将深入探讨 DFS（深度优先搜索）和 BFS（广度优先搜索）这两种最常用的二叉树遍历算法，并提供详细的示例和代码实现。希望通过本文，能够帮助前端工程师在 LeetCode 上取得成功，并在实际项目中游刃有余地处理二叉树相关问题。

二叉树的前世今生

在正式介绍 DFS 和 BFS 算法之前，我们先来回顾一下二叉树的基本概念。二叉树是一种特殊的数据结构，其中每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。二叉树的根节点是整个树的起点，从根节点出发，我们可以通过左子节点和右子节点一层一层地遍历整棵树。

二叉树在计算机科学中有着广泛的应用，它可以用来表示各种各样的数据结构和算法。例如，二叉树可以用来表示堆栈、队列、集合等数据结构。此外，二叉树还可以在各种排序算法、搜索算法和图论算法中发挥重要作用。

DFS算法：纵横交错，探索无界

DFS（深度优先搜索）算法是一种遍历二叉树的经典算法。DFS 算法的工作原理是：从根节点出发，沿着一条路径一直向下遍历，直到遇到叶子节点或空节点。然后，DFS 算法会回溯到最近的未访问过的节点，继续沿着另一条路径向下遍历。这种遍历方式类似于深度优先搜索，因此得名 DFS。

DFS 算法的优点在于，它能够快速找到二叉树中最深的节点。但是，DFS 算法也有一个缺点，就是它可能会错过一些节点，尤其是当二叉树比较稀疏的时候。

BFS算法：广袤无垠，层层推进

BFS（广度优先搜索）算法是另一种遍历二叉树的经典算法。BFS 算法的工作原理是：从根节点出发，将根节点放入一个队列中。然后，BFS 算法会依次从队列中取出节点，并将其左子节点和右子节点放入队列中。这种遍历方式类似于广度优先搜索，因此得名 BFS。

BFS 算法的优点在于，它能够保证遍历二叉树的所有节点。但是，BFS 算法也有一个缺点，就是它可能会花费更长的时间来找到二叉树中最深的节点。

DFS 与 BFS 的比较

DFS 和 BFS 算法各有优缺点，在不同的场景下，我们可以根据具体情况选择合适的算法。下表总结了 DFS 和 BFS 算法的比较：

特征	DFS	BFS
遍历方式	深度优先	广度优先
优点	快速找到最深的节点	保证遍历所有节点
缺点	可能错过一些节点	可能花费更长的时间