バイナリ ツリー レベルの順序トラバーサル ---パイセップ--- 「バイナリ ツリー レベルの順序トラバーサル」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- バイナリ ツリーのルートを指定すると、そのノードの値のレベル順序の走査を返します。 (つまり、左から右へ、レベルごとに)。 ツリーはレベル順のリストとして表されます。リストのリストを返す関数 __PYCODE_0__ を実装します。各内部リストにはそのレベルの値が含まれます。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 木々 ---パイセップ--- 「バイナリ ツリー レベルの順序トラバーサル」問題は、ツリー セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- バイナリ ツリー レベルの順序トラバーサルのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- バイナリ ツリー レベルの順序トラバーサルの問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- Trees アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準ツリーの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Trees 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 二分木右側面図 ---パイセップ--- 「Binary Tree Right Side View」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- バイナリ ツリーのルートが与えられた場合、自分がその右側に立っていると想像して、表示されるノードの値を上から下に並べて返します。 ツリーはレベル順のリストとして表されます。関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 木々 ---パイセップ--- 「二分木右側面図」問題は、「木」セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Binary Tree Right Side View のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 二分木右側面図の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。
Detailed guide and Python implementation for the 'Binary Tree Level Order Traversal' problem.
1. 学ぶ
The 'Binary Tree Level Order Traversal' problem is a key challenge in the Trees section.
This implementation focuses on medium-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Binary Tree Level Order Traversal.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Binary Tree Level Order Traversal carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Given the root of a binary tree, return the level order traversal of its nodes' values. (i.e., from left to right, level by level).
The tree is represented as a level-order list. Implement a function levelOrder(root: list) -> list that returns a list of lists, where each inner list contains the values at that level.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 2000]
- •-1000 <= Node.val <= 1000
例
[3,9,20,None,None,15,7]
[[3],[9,20],[15,7]]
Level 0: [3]. Level 1: [9,20]. Level 2: [15,7].
[1]
[[1]]
Only one node at level 0.
[]
[]
Empty tree has no levels.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def level_order_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return level_order_opt_helper(r)
return level_order_opt_helper(root)
def level_order_opt_helper(root: TreeNode) -> list:
if not root:
return []
res = []
queue = [root]
while queue:
level = []
for _ in range(len(queue)):
curr = queue.pop(0)
level.append(curr.val)
if curr.left: queue.append(curr.left)
if curr.right: queue.append(curr.right)
res.append(level)
return resブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def level_order_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return level_order_brute_helper(r)
return level_order_brute_helper(root)
def level_order_brute_helper(root: TreeNode) -> list:
if not root: return []
res = []
queue = [(root, 0)]
while queue:
node, level = queue.pop(0)
if len(res) == level:
res.append([])
res[level].append(node.val)
if node.left: queue.append((node.left, level + 1))
if node.right: queue.append((node.right, level + 1))
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Trees problem properties apply.
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