1. 题目

2. 解法

当我们需要对一棵树进行层序遍历时，我们可以使用队列来记录遍历过程。具体实现步骤如下：

首先将根节点入队。
当队列不为空时，取出队首元素，将其值存入结果列表中。
如果该节点有左子节点，则将其左子节点入队。
如果该节点有右子节点，则将其右子节点入队。
重复步骤2-4，直到队列为空。

public static List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
 
    List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
 
    if (root == null) {
        return ans;
    }
 
    Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
    queue.offer(root);
 
    while (!queue.isEmpty()) {
        int size = queue.size();
        List<Integer> levelTemp = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            TreeNode temp = queue.poll();
            levelTemp.add(temp.val);
 
            if (temp.left != null) queue.offer(temp.left);
            if (temp.right != null) queue.offer(temp.right);
 
        }
        ans.add(levelTemp);
    }
    return ans;
}

3. 总结

BFS

Breadth First Search.
BFS 是广度优先搜索（Breadth First Search）的缩写。它是一种连通图的遍历策略，从一个顶点开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域。
BFS 可以用于解决许多计算机科学问题，例如在图中查找两个节点之间的最短路径，层序遍历等。以下是一些 BFS 的经典应用
- 迷宫问题
- 迷宫问题变形
- 迷宫问题升级版
- 最短路径问题
- 图的遍历

BFS解答思路：一般会借助队列

BFS 是一种广度优先搜索算法，用于图的遍历和搜索。它从起点开始，逐层向外遍历，直到找到目标节点或遍历完整张图。
在遍历的过程中，每个节点都会被访问一次且仅一次。BFS 通常使用队列来实现，每次将当前节点的所有邻居节点加入队列中，然后从队列头部取出一个节点作为下一次遍历的起点。
这样可以保证每个节点都是按照距离从近到远的顺序被访问的

DFS

DFS 是深度优先搜索（Depth First Search）的缩写。它是一种连通图的遍历策略，从一个顶点开始，沿着一条路走到底，直到不能再走为止，然后回退到上一个节点，继续走其他路径。

DFS 可以用于解决许多计算机科学问题，例如在图中查找两个节点之间的路径，拓扑排序等。以下是一些 DFS 的经典应用 :

拓扑排序
有向无环图的遍历
无向图的连通性问题
二分图判定

BFS解答思路：一般使用递归和栈

DFS 一般使用递归和栈来实现。在递归实现 DFS 的时候，似乎不需要使用任何栈。但是，深度优先搜索（DFS）可以使用栈来实现。其主要思路是，从起始节点开始，将其加入栈中，然后循环执行以下操作：从栈顶弹出一个节点。如果该节点是目标节点，则返回结果。否则，将该节点的未访问邻居节点加入栈中，并将这些节点标记为已访问