题解 | #按之字形顺序打印二叉树#
按之字形顺序打印二叉树
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算法思想一:层次遍历+栈
解题思路:
主要利用层次遍历二叉树的节点,并根据奇偶层添加二叉树的节点
算法流程:
1、特殊情况:如果树的根节点为空,则直接返回 【】
2、初始化:返回列表 res ,二叉树层索引 index,辅助栈
3、层次遍历循环 当栈为空跳出:
1、新建列表tmp,用于临时存储当前层打印结果
2、当前层打印循环:循环次数为当前层节点数量
1、出栈:栈底元素,记为 node
2、打印:将所在层节点值添加到 tmp中
3、添加子节点:若 node 的左右子树不为空,则 入栈
3、根据index判断所在层是奇数层还是偶数层:
1、若为奇数层:将tmp直接添加到res中
2、若为偶数层:将tmp倒序添加到res中
4、index 加1
4、返回打印结果 res
图解:
代码展示:
Python版本
class Solution: def Print(self, pRoot): # write code here if not pRoot: return [] res = [] # 辅助栈 stack = [pRoot] # 记录层数 index = 1 while stack: tmp = [] for i in range(len(stack)): node = stack[0] stack = stack[1:] tmp.append(node.val) if node.left: stack.append(node.left) if node.right: stack.append(node.right) # 判断所在树的层数,根据层数对 tmp 是否倒序存储 if index % 2 == 0: res.append(tmp[::-1]) else: res.append(tmp) index += 1 return res
复杂度分析:
时间复杂度O(N):N为二叉树的节点数量,层次遍历、进出栈
空间复杂度O(N): 最差情况下,即当树为满二叉树时,最多有 N/2 个树节点 同时 在 stack 中,使用 O(N) 大小的额外空间。
算法思想二:层次遍历+双端队列(奇偶层逻辑分离)
解题思路:
方法一代码简短、容易实现;但需要判断每个节点的所在层奇偶性,即冗余了 N 次判断。通过将奇偶层逻辑拆分,可以消除冗余的判断。 算法流程:
与方法一对比,仅层次遍历过程有差别,此方法使用的是双端队列存储二叉树的节点
BFS 循环: 循环打印奇 / 偶数层,当 deque 为空时跳出;
1、打印奇数层: 从左向右 打印,先左后右 加入下层节点;
2、若 deque 为空,说明向下无偶数层,则跳出;
3、打印偶数层: 从右向左 打印,先右后左 加入下层节点;
1、打印奇数层: 从左向右 打印,先左后右 加入下层节点;
2、若 deque 为空,说明向下无偶数层,则跳出;
3、打印偶数层: 从右向左 打印,先右后左 加入下层节点;
代码展示:
JAVA版本
public class Solution { public ArrayList Print(TreeNode pRoot) { Dequedeque = new LinkedList<>(); ArrayList res = new ArrayList<>(); if(pRoot != null) deque.add(pRoot); while(!deque.isEmpty()) { // 打印奇数层 ArrayListtmp = new ArrayList<>(); for(int i = deque.size(); i > 0; i--) { // 从左向右打印 TreeNode node = deque.removeFirst(); tmp.add(node.val); // 先左后右加入下层节点 if(node.left != null) deque.addLast(node.left); if(node.right != null) deque.addLast(node.right); } res.add(tmp); if(deque.isEmpty()) break; // 若为空则提前跳出 // 打印偶数层 tmp = new ArrayList<>(); for(int i = deque.size(); i > 0; i--) { // 从右向左打印 TreeNode node = deque.removeLast(); tmp.add(node.val); // 先右后左加入下层节点 if(node.right != null) deque.addFirst(node.right); if(node.left != null) deque.addFirst(node.left); } res.add(tmp); } return res; } }
复杂度分析:
时间复杂度O(N):N为二叉树的节点数量,即 BFS 需循环 N 次,占用 O(N) ;双端队列的队首和队尾的添加和删除操作的时间复杂度均为 O(1)
空间复杂度O(N): 最差情况下,即当树为满二叉树时,最多有 N/2 个树节点 同时 在 deque 中,使用 O(N) 大小的额外空间。