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思路分析:层序遍历一个二叉树,就是从左到右一层一层的去遍历二叉树。需要借用一个辅助数据结构即队列来实现,队列先进先出,符合一层一层遍历的逻辑,而用栈先进后出适合模拟深度优先遍历也就是递归的逻辑。而这种层序遍历方式就是图论中的广度优先遍历,只不过我们应用在二叉树上。程序当中我们利用size来控制队列输出的内容,第一层仅有根节点,只输出一个元素,size=1;第二层有两个元素,在遍历9这个节点时,如果他有左节点和右节点(假设的,例子当中没有),也会插入到队列当中,但是不会输出,因为size限定了输出数量,此时size=2,只有9和20节点会输出。
程序如下:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
queue<TreeNode*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
vector<vector<int>> result;
while (!que.empty()) {
int size = que.size(); // size必须固定, que.size()是不断变化的
vector<int> vec;
for (int i = 0; i < size; ++i) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
vec.push_back(node->val);
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
result.push_back(vec);
}
return result;
}
};
复杂度分析:
递归法中我们反复调用order这个函数本身,cur表示当前遍历到的节点,利用depth找到指定层数的结果容器,然后从左到右插入节点,完成遍历,最终退出递归的条件是cur为空指针。
// 递归法
class Solution2 {
public:
void order(TreeNode* cur, vector<vector<int>>& result, int depth)
{
if (cur == nullptr) return; // 退出循环条件
if (result.size() == depth) result.push_back(vector<int>());
result[depth].push_back(cur->val);
order(cur->left, result, depth + 1);
order(cur->right, result, depth + 1);
}
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
vector<vector<int>> result;
int depth = 0; // 搜索深度,代表嵌套容器最外层的索引
order(root, result, depth);
return result;
}
};
完整代码当中笔者写了一个利用前序遍历递归法的二叉树生成函数Tree_Generator(写的很粗糙,有待优化),每次调用该函数生成一个新的node节点,然后将这个节点的左节点和右节点当做函数参数输入(注意是引用调用,不然只是一个局部变量,不会生成一个二叉树,或者也可以用二次指针实现),分别调用Tree_Generator函数。
# include
# include
# include
# include
using namespace std;
// 树节点定义
struct TreeNode {
int val;
TreeNode* left;
TreeNode* right;
TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
TreeNode(int x, TreeNode* left, TreeNode* right) : val(x), left(left), right(right) {}
};
// 迭代法
class Solution1 {
public:
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
queue<TreeNode*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
vector<vector<int>> result;
while (!que.empty()) {
int size = que.size(); // size必须固定, que.size()是不断变化的
vector<int> vec;
for (int i = 0; i < size; ++i) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
vec.push_back(node->val);
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
result.push_back(vec);
}
return result;
}
};
// 递归法
class Solution2 {
public:
void order(TreeNode* cur, vector<vector<int>>& result, int depth)
{
if (cur == nullptr) return; // 退出循环条件
if (result.size() == depth) result.push_back(vector<int>());
result[depth].push_back(cur->val);
order(cur->left, result, depth + 1);
order(cur->right, result, depth + 1);
}
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
vector<vector<int>> result;
int depth = 0; // 搜索深度,代表嵌套容器最外层的索引
order(root, result, depth);
return result;
}
};
void my_print1(vector <string>& v, string msg)
{
cout << msg << endl;
for (vector<string>::iterator it = v.begin(); it != v.end(); it++) {
cout << *it << " ";
}
cout << endl;
}
void my_print2(vector<vector<int>>& v, string str) {
cout << str << endl;
for (vector<vector<int>>::iterator vit = v.begin(); vit < v.end(); ++vit) {
for (vector<int>::iterator it = (*vit).begin(); it < (*vit).end(); ++it) {
cout << *it << ' ';
}
cout << endl;
}
}
// 前序遍历递归法创建二叉树,每次迭代将容器首元素弹出(弹出代码还可以再优化)
void Tree_Generator(vector<string>& t, TreeNode*& node) {
if (t[0] == "NULL" || !t.size()) return; // 退出条件
else {
node = new TreeNode(stoi(t[0].c_str())); // 中
t.assign(t.begin() + 1, t.end());
Tree_Generator(t, node->left); // 左
t.assign(t.begin() + 1, t.end());
Tree_Generator(t, node->right); // 右
}
}
int main()
{
vector<string> t = { "3", "9", "NULL", "NULL", "20", "15", "NULL", "NULL", "7", "NULL", "NULL" }; // 前序遍历
my_print1(t, "目标树:");
TreeNode* root = new TreeNode();
Tree_Generator(t, root);
Solution2 s1;
vector<vector<int>> result = s1.levelOrder(root);
my_print2(result, "结果:");
system("pause");
return 0;
}
end