【力扣每日一题】429. N 叉树的层序遍历

题目描述

给定一个 N 叉树，返回其节点值的层序遍历。（即从左到右，逐层遍历）。

树的序列化输入是用层序遍历，每组子节点都由 null 值分隔（参见示例）。

示例 1：

输入：root = [1,null,3,2,4,null,5,6]
输出：[[1],[3,2,4],[5,6]]

示例 2：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-T5zy2R4c-1649379122062)(assets/sample_4_964.png)]

输入：root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14]
输出：[[1],[2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13],[14]]

提示：

• 树的高度不会超过 1000
• 树的节点总数在 [0, 10^4] 之间

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BFS忘得差不多了，直接看官方解法吧（摆烂ing…)

官方

方法一：广度优先搜索
思路与算法

对于「层序遍历」的题目，我们一般使用广度优先搜索。在广度优先搜索的每一轮中，我们会遍历同一层的所有节点。

具体地，我们首先把根节点 root 放入队列中，随后在广度优先搜索的每一轮中，我们首先记录下当前队列中包含的节点个数（记为 cnt），即表示上一层的节点个数。在这之后，我们从队列中依次取出节点，直到取出了上一层的全部 cnt 个节点为止。当取出节点 cur 时，我们将 cur 的值放入一个临时列表，再将cur 的所有子节点全部放入队列中。

当这一轮遍历完成后，临时列表中就存放了当前层所有节点的值。这样一来，当整个广度优先搜索完成后，我们就可以得到层序遍历的结果。

细节

需要特殊判断树为空的情况。

于是我阅读了官方解法，认真理解后，自己写了出来（我真的没有偷看。。）

解法

/*
// Definition for a Node.  官方后台对Node结点的实现
class Node {
    public int val;
    public List children;

    public Node() {}

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

    public Node(int _val, List _children) {
        val = _val;
        children = _children;
    }
};
*/
//附带一点点理解性的注释
class Solution {
    public List<List<Integer>> levelOrder(Node root) {
        //判断空树，如果不写,输入[]则会出现NullPointException
        if (root==null) return new ArrayList<List<Integer>>();
        
        List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>();//答案的二维数组列表
        Queue<Node> queue = new ArrayDeque<Node>();//队列

        queue.offer(root);//先将root入队
         //当队列非空时，对每一层结点执行以下操作（初始时队列中有一个root结点），当所有叶子结点入队后，则为最后一次执行
        while(!queue.isEmpty()){
            //记录当前一层的结点数，因为下面的操作会一边将结点加入临时列表，一边又将新的孩子结点入队，需要一个cnt来控制这一轮进入临列表的结点数
            int cnt = queue.size();
            List<Integer> level = new ArrayList<Integer>();//临时列表

            for(int i=0;i<cnt;i++){//用cnt的限制，遍历当前一层的结点
                Node cur = queue.poll();//出队一个结点
                level.add(cur.val);//将结点值加入临时列表
                for (Node child : cur.children){
                    queue.offer(child);//将该结点所有孩子结点入队
                }
            }
            ans.add(level);//一层遍历结束，将临时列表加入答案的二维列表中
        }
        return ans;//队列为空，遍历结束，返回结果
    }
}

总之，基本的数据结构还是要多熟悉，总体上的架构做好了，才能够保证每个细节部分的正常运作。