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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题目的主要信息:
- 给定一个二叉树,返回该二叉树的之字形层序遍
- 第一层从左向右,下一层从右向左,一直这样交替
举一反三:
学习完本题的思路你可以解决如下题目:
方法一:非递归层次遍历(推荐使用)
知识点:队列
队列是一种仅支持在表尾进行插入操作、在表头进行删除操作的线性表,插入端称为队尾,删除端称为队首,因整体类似排队的队伍而得名。它满足先进先出的性质,元素入队即将新元素加在队列的尾,元素出队即将队首元素取出,它后一个作为新的队首。
思路:
按照层次遍历按层打印二叉树的方式,每层分开打印,然后对于每一层利用flag标记,第一层为false,之后每到一层取反一次,如果该层的flag为true,则记录的数组整个反转即可。
//奇数行反转,偶数行不反转
if(flag)
reverse(row.begin(), row.end());
但是难点在于如何每层分开存储,从哪里知晓分开的时机?在层次遍历的时候,我们通常会借助队列(queue),事实上,队列中的值大有玄机,让我们一起来看看:当根节点进入队列时,队列长度为1,第一层节点数也为1;若是根节点有两个子节点,push进队列后,队列长度为2,第二层节点数也为2;若是根节点一个子节点,push进队列后,队列长度为为1,第二层节点数也为1。由此,我们可知,每层的节点数等于进入该层时队列长度,因为刚进入该层时,这一层每个节点都会push进队列,而上一层的节点都出去了。
int n = temp.size();
for(int i = 0; i < n; i++){
//访问一层
}
具体做法:
- step 1:首先判断二叉树是否为空,空树没有打印结果。
- step 2:建立辅助队列,根节点首先进入队列。不管层次怎么访问,根节点一定是第一个,那它肯定排在队伍的最前面,初始化flag变量。
- step 3:每次进入一层,统计队列中元素的个数,更改flag变量的值。因为每当访问完一层,下一层作为这一层的子节点,一定都加入队列,而再下一层还没有加入,因此此时队列中的元素个数就是这一层的元素个数。
- step 4:每次遍历这一层这么多的节点数,将其依次从队列中弹出,然后加入这一行的一维数组中,如果它们有子节点,依次加入队列排队等待访问。
- step 5:访问完这一层的元素后,根据flag变量决定将这个一维数组直接加入二维数组中还是反转后再加入,然后再访问下一层。
图示:
Java实现代码:
import java.util.*;
public class Solution {
public ArrayList<ArrayList<Integer> > Print(TreeNode pRoot) {
TreeNode head = pRoot;
ArrayList<ArrayList<Integer> > res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
if(head == null)
//如果是空,则直接返回空list
return res;
//队列存储,进行层次遍历
Queue<TreeNode> temp = new LinkedList<TreeNode>();
temp.offer(head);
TreeNode p;
boolean flag = true;
while(!temp.isEmpty()){
//记录二叉树的某一行
ArrayList<Integer> row = new ArrayList<Integer>();
int n = temp.size();
//奇数行反转,偶数行不反转
flag = !flag;
//因先进入的是根节点,故每层节点多少,队列大小就是多少
for(int i = 0; i < n; i++){
p = temp.poll();
row.add(p.val);
//若是左右孩子存在,则存入左右孩子作为下一个层次
if(p.left != null)
temp.offer(p.left);
if(p.right != null)
temp.offer(p.right);
}
//奇数行反转,偶数行不反转
if(flag)
Collections.reverse(row);
res.add(row);
}
return res;
}
}
C++实现代码:
class Solution {
public:
vector<vector<int> > Print(TreeNode* pRoot) {
TreeNode* head = pRoot;
vector<vector<int> > res;
if(head == NULL)
//如果是空,则直接返回空vector
return res;
//队列存储,进行层次遍历
queue<TreeNode*> temp;
temp.push(head);
TreeNode* p;
bool flag = true;
while(!temp.empty()){
//记录二叉树的某一行
vector<int> row;
int n = temp.size();
//奇数行反转,偶数行不反转
flag = !flag;
//因先进入的是根节点,故每层节点多少,队列大小就是多少
for(int i = 0; i < n; i++){
p = temp.front();
temp.pop();
row.push_back(p->val);
//若是左右孩子存在,则存入左右孩子作为下一个层次
if(p->left)
temp.push(p->left);
if(p->right)
temp.push(p->right);
}
//奇数行反转,偶数行不反转
if(flag)
reverse(row.begin(), row.end());
res.push_back(row);
}
return res;
}
};
Python实现代码
import queue
class Solution:
def Print(self , pRoot: TreeNode) -> List[List[int]]:
head = pRoot
res = []
if not head:
# 如果是空,则直接返回空list
return res
# 队列存储,进行层次遍历
temp = queue.Queue()
temp.put(head)
flag = True
while not temp.empty():
# 记录二叉树的某一行
row = []
# 奇数行反转,偶数行不反转
flag = not flag
n = temp.qsize()
# 因先进入的是根节点,故每层节点多少,队列大小就是多少
for i in range(n):
p = temp.get()
row.append(p.val)
# 若是左右孩子存在,则存入左右孩子作为下一个层次
if p.left:
temp.put(p.left)
if p.right:
temp.put(p.right)
# 奇数行反转,偶数行不反转
if flag:
row = row[::-1]
res.append(row)
return res
复杂度分析:
- 时间复杂度:,每个节点访问一次,因为reverse的时间复杂度为,按每层元素reverse也相当于
- 空间复杂度:,队列的空间最长为
方法二:双栈法(扩展思路)
知识点:栈
栈是一种仅支持在表尾进行插入和删除操作的线性表,这一端被称为栈顶,另一端被称为栈底。元素入栈指的是把新元素放到栈顶元素的上面,使之成为新的栈顶元素;元素出栈指的是从一个栈删除元素又称作出栈或退栈,它是把栈顶元素删除掉,使其相邻的元素成为新的栈顶元素。
思路:
方法一用到了反转函数,反转我们能想到什么?肯定是先进后出的栈!
我们可以利用两个栈遍历这棵二叉树,第一个栈s1从根节点开始记录第一层,然后依次遍历两个栈,遍历第一个栈时遇到的子节点依次加入第二个栈s2中,即是第二层:
//遍历奇数层
while(!s1.empty()){
TreeNode* node = s1.top();
//记录奇数层
temp.push_back(node->val);
//奇数层的子节点加入偶数层
if(node->left)
s2.push(node->left);
if(node->right)
s2.push(node->right);
s1.pop();
}
而遍历第二个栈s2的时候因为是先进后出,因此就是逆序的,再将第二个栈s2的子节点依次加入第一个栈s1中:
while(!s2.empty()){
reeNode* node = s2.top();
//记录偶数层
temp.push_back(node->val);
//偶数层的子节点加入奇数层
if(node->right)
s1.push(node->right);
if(node->left)
s1.push(node->left);
s2.pop();
}
于是原本的逆序在第一个栈s1中又变回了正序,如果反复交替直到两个栈都空为止。
具体做法:
- step 1:首先判断二叉树是否为空,空树没有打印结果。
- step 2:建立两个辅助栈,每次依次访问第一个栈s1与第二个栈s2,根节点先进入s1.
- step 3:依据依次访问的次序,s1必定记录的是奇数层,访问节点后,将它的子节点(如果有)依据先左后右的顺序加入s2,这样s2在访问的时候根据栈的先进后出原理就是右节点先访问,正好是偶数层需要的从右到左访问次序。偶数层则正好相反,要将子节点(如果有)依据先右后左的顺序加入s1,这样在s1访问的时候根据栈的先进后出原理就是左节点先访问,正好是奇数层需要的从左到右访问次序。
- step 4:每次访问完一层,即一个栈为空,则将一维数组加入二维数组中,并清空以便下一层用来记录。
图示:
Java实现代码:
import java.util.*;
public class Solution {
public ArrayList<ArrayList<Integer> > Print(TreeNode pRoot) {
TreeNode head = pRoot;
ArrayList<ArrayList<Integer> > res = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
if(head == null)
//如果是空,则直接返回空list
return res;
Stack<TreeNode> s1 = new Stack<TreeNode>();
Stack<TreeNode> s2 = new Stack<TreeNode>();
//放入第一次
s1.push(head);
while(!s1.isEmpty() || !s2.isEmpty()){
ArrayList<Integer> temp = new ArrayList<Integer>();
//遍历奇数层
while(!s1.isEmpty()){
TreeNode node = s1.pop();
//记录奇数层
temp.add(node.val);
//奇数层的子节点加入偶数层
if(node.left != null)
s2.push(node.left);
if(node.right != null)
s2.push(node.right);
}
//数组不为空才添加
if(temp.size() != 0)
res.add(new ArrayList<Integer>(temp));
//清空本层数据
temp.clear();
//遍历偶数层
while(!s2.isEmpty()){
TreeNode node = s2.pop();
//记录偶数层
temp.add(node.val);
//偶数层的子节点加入奇数层
if(node.right != null)
s1.push(node.right);
if(node.left != null)
s1.push(node.left);
}
//数组不为空才添加
if(temp.size() != 0)
res.add(new ArrayList<Integer>(temp));
//清空本层数据
temp.clear();
}
return res;
}
}
C++实现代码:
class Solution {
public:
vector<vector<int> > Print(TreeNode* pRoot) {
TreeNode* head = pRoot;
vector<vector<int> > res;
if(head == NULL)
//如果是空,则直接返回空vector
return res;
stack<TreeNode*> s1;
stack<TreeNode*> s2;
//放入第一层
s1.push(head);
while(!s1.empty() || !s2.empty()){
vector<int> temp;
//遍历奇数层
while(!s1.empty()){
TreeNode* node = s1.top();
//记录奇数层
temp.push_back(node->val);
//奇数层的子节点加入偶数层
if(node->left)
s2.push(node->left);
if(node->right)
s2.push(node->right);
s1.pop();
}
if(temp.size())
res.push_back(temp);
temp.clear();
//遍历偶数层
while(!s2.empty()){
TreeNode* node = s2.top();
//记录偶数层
temp.push_back(node->val);
//偶数层的子节点加入奇数层
if(node->right)
s1.push(node->right);
if(node->left)
s1.push(node->left);
s2.pop();
}
if(temp.size())
res.push_back(temp);
}
return res;
}
};
Python实现代码
import copy
class Solution:
def Print(self , pRoot: TreeNode) -> List[List[int]]:
head = pRoot
res = []
if not head:
# 如果是空,则直接返回空list
return res
s1, s2 = [], []
# 放入第一次
s1.append(head)
while s1 or s2:
temp = []
# 遍历奇数层
while s1:
node = s1[-1]
# 记录奇数层
temp.append(node.val)
# 奇数层的子节点加入偶数层
if node.left:
s2.append(node.left)
if node.right:
s2.append(node.right)
s1.pop()
# 数组不为空才添加
if len(temp):
res.append(copy.deepcopy(temp))
# 清空本层数据
temp.clear()
# 遍历偶数层
while s2:
node = s2[-1]
# 记录偶数层
temp.append(node.val)
# 偶数层的子节点加入奇数层
if node.right:
s1.append(node.right)
if node.left:
s1.append(node.left)
s2.pop()
if len(temp):
res.append(temp)
return res
复杂度分析:
- 时间复杂度:,其中为二叉树的节点数,遍历二叉树的每个节点
- 空间复杂度:,两个栈的空间最坏情况为