返回

从根节点到叶子节点 429. N 叉树的层序遍历

后端

我们一直以来学习的树结构都是二叉树,二叉树中每个节点最多有两个子节点,要么是左子节点,要么是右子节点,而四叉树的每个节点最多可以有四个子节点,我们把二叉树拓展为四叉树,那么就变成了一个N叉树。
有了这些基本概念,接下来我们来学习这个N叉树的层序遍历算法。

N 叉树的层序遍历可以理解为从根节点开始,依次访问每个节点,并且访问顺序是从左到右,一层一层地访问。

为了实现 N 叉树的层序遍历,我们可以使用广度优先搜索(BFS)算法。具体步骤如下:

  1. 将根节点添加到队列中。
  2. 只要队列不为空,就执行以下步骤:
    • 从队列中取出最前面的节点。
    • 访问该节点。
    • 将该节点的所有子节点添加到队列中。
  3. 重复步骤 2,直到队列为空。

具体代码实现如下:

/**
 * Definition for a Node.
 */
class Node {
    public int val;
    public List<Node> children;

    public Node() {}

    public Node(int _val) {
        val = _val;
    }

    public Node(int _val, List<Node> _children) {
        val = _val;
        children = _children;
    }
};

class Solution {
    public List<List<Integer>> levelOrder(Node root) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (root == null) {
            return res;
        }
        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            List<Integer> level = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                Node node = queue.poll();
                level.add(node.val);
                for (Node child : node.children) {
                    if (child != null) {
                        queue.add(child);
                    }
                }
            }
            res.add(level);
        }
        return res;
    }
}

时间复杂度

N 叉树的层序遍历的时间复杂度为 O(n),其中 n 为树中节点的总数。这是因为 BFS 算法需要访问每个节点一次,并且每个节点的子节点都将被添加到队列中。因此,BFS 算法的时间复杂度为 O(n)。

空间复杂度

N 叉树的层序遍历的空间复杂度为 O(n),其中 n 为树中节点的总数。这是因为 BFS 算法需要使用队列来存储节点,并且队列的大小最多为 n。因此,BFS 算法的空间复杂度为 O(n)。