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wordpress 网站访问量,seo百度站长工具查询,wordpress播放下载,建站加盟目录 深度优先算法(Depth-First Search,DFS) LeetCode之路——102. 二叉树的层序遍历 分析 深度优先算法(Depth-First Search,DFS) DFS是一种用于遍历或搜索树状数据结构的算法,其中它首先探…

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深度优先算法(Depth-First Search,DFS)

LeetCode之路——102. 二叉树的层序遍历

分析



深度优先算法(Depth-First Search,DFS)

DFS是一种用于遍历或搜索树状数据结构的算法,其中它首先探索树的深度,然后回溯并继续探索其他分支。在二叉树中,深度优先算法可以通过递归或使用栈来实现。有三种常见的深度优先遍历方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历,每种方式都对节点的访问顺序略有不同。

以下是深度优先遍历的Java代码示例,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历:

class TreeNode {int data;TreeNode left;TreeNode right;
​public TreeNode(int data) {this.data = data;}
}
​
// 前序遍历(Preorder DFS)
void preorderDFS(TreeNode node) {if (node == null) return;System.out.print(node.data + " "); // 先访问根节点preorderDFS(node.left); // 遍历左子树preorderDFS(node.right); // 遍历右子树
}
​
// 中序遍历(Inorder DFS)
void inorderDFS(TreeNode node) {if (node == null) return;inorderDFS(node.left); // 遍历左子树System.out.print(node.data + " "); // 访问根节点inorderDFS(node.right); // 遍历右子树
}
​
// 后序遍历(Postorder DFS)
void postorderDFS(TreeNode node) {if (node == null) return;postorderDFS(node.left); // 遍历左子树postorderDFS(node.right); // 遍历右子树System.out.print(node.data + " "); // 最后访问根节点
}
​

LeetCode之路——102. 二叉树的层序遍历

给你二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 层序遍历 。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。

示例 1:

img

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:[[3],[9,20],[15,7]]

示例 2:

输入:root = [1]
输出:[[1]]

示例 3:

输入:root = []
输出:[]

提示:

  • 树中节点数目在范围 [0, 2000]

  • -1000 <= Node.val <= 1000

分析

逐层地,从左到右访问所有节点,这种情景叫做树的层序遍历。匹配的算法是DFS(Depth-first search)和BFS(Breadth-first search)。

// DFS算法-前序遍历
class Solution {public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {List<List<Integer>> resList = new ArrayList<List<Integer>>();dfsPreorder(root, 0, resList);return resList;}/*** 前序遍历的DFS* @param node* @param deep*/public static void dfsPreorder(TreeNode node, int deep, List<List<Integer>> resList) {if (node == null) return;deep++;
​if (resList.size() < deep) {// 用resList的索引标记层数List<Integer> list = new ArrayList<>();resList.add(list);}resList.get(deep - 1).add(node.val);
​//左侧子节点遍历dfsPreorder(node.left, deep, resList);//右侧子节点遍历dfsPreorder(node.right, deep, resList);}}
  • 时间复杂度:O(n)

  • 空间复杂度:O(n)

http://www.hkea.cn/news/813372/

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