二元樹層次順序遍歷
「二元樹層級順序遍歷」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「二元樹層級順序遍歷」問題是樹部分的關鍵挑戰。
此實作重點在於 Python 中的中階邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化二元樹層級順序遍歷的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀二元樹級別順序遍歷的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定二元樹的根，傳回其節點值的層序遍歷。 （即由左至右，逐級）。
該樹被表示為一個級別順序列表。實作一個函數 levelOrder(root: list) -> list 傳回一個列表列表，其中每個內部列表都包含該等級的值。
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 2000]
- •-1000 <= Node.val <= 1000
範例
[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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
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