What is the best way to solve Binary Tree Level Order Traversal?

The optimized O(n) approach using Trees patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰중간

이진 트리 수준 순서 탐색

'Binary Tree Level Order Traversal' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

중간

이진 트리의 루트가 주어지면 해당 노드 값의 레벨 순서 순회를 반환합니다. (즉, 왼쪽에서 오른쪽으로, 레벨별로).

트리는 레벨 순서 목록으로 표시됩니다. 각 내부 목록에는 해당 수준의 값이 포함되어 있는 목록 목록을 반환하는 levelOrder(root: list) -> list 함수를 구현합니다.

제약

•The number of nodes in the tree is in the range [0, 2000]
•-1000 <= Node.val <= 1000

예

Example 1

Input

[3,9,20,None,None,15,7]

Output

[[3],[9,20],[15,7]]

Explanation

Level 0: [3]. Level 1: [9,20]. Level 2: [15,7].

Example 2

Input

[1]

Output

[[1]]

Explanation

Only one node at level 0.

Example 3

Input

[]

Output

[]

Explanation

Empty tree has no levels.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 트리 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

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인터뷰 통찰력 및 변형

Trees 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(n)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

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

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

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 res