从上往下打印二叉树

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题目描述

从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印。
 
思路:
  属于二叉树的广度优先遍历

 

 

1.广度优先遍历(参考:https://blog.csdn.net/TTdreamloong/article/details/88602155)
 英文缩写为BFS即Breadth First Search。其过程检验来说是对每一层节点依次访问,访问完一层进入下一层,而且每个节点只能访问一次。对于上面的例子来说,广度优先遍历的 结果是:A,B,C,D,E,F,G(假设每层节点从左到右访问)。

        先往队列中插入左节点,再插右节点,这样出队就是先左节点后右节点了。

  广度优先遍历树,需要用到队列(Queue)来存储节点对象,队列的特点就是先进先出。例如,上面这颗树的访问如下:

  首先将A节点插入队列中,队列中有元素(A);

  将A节点弹出,同时将A节点的左、右节点依次插入队列,B在队首,C在队尾,(B,C),此时得到A节点;

  继续弹出队首元素,即弹出B,并将B的左、右节点插入队列,C在队首,E在队尾(C,D,E),此时得到B节点;

  继续弹出,即弹出C,并将C节点的左、右节点依次插入队列,(D,E,F,G),此时得到C节点;

  将D弹出,此时D没有子节点,队列中元素为(E,F,G),得到D节点;

  。。。以此类推。。

2、深度优先
英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。对于上面的例子来说深度优先遍历的结果就是:A,B,D,E,C,F,G.(假设先走子节点的的左侧)。

深度优先遍历各个节点,需要使用到栈(Stack)这种数据结构。stack的特点是是先进后出。整个遍历过程如下:

先往栈中压入右节点,再压左节点,这样出栈就是先左节点后右节点了。

首先将A节点压入栈中,stack(A);

将A节点弹出,同时将A的子节点C,B压入栈中,此时B在栈的顶部,stack(B,C);

将B节点弹出,同时将B的子节点E,D压入栈中,此时D在栈的顶部,stack(D,E,C);

将D节点弹出,没有子节点压入,此时E在栈的顶部,stack(E,C);

将E节点弹出,没有子节点压入,此时C在栈的顶部,stack(C);

将C节点弹出,同时将C的自己点G,F压入栈中,此时F在栈的顶部,stack(F,G);

将F节点弹出,没有子节点压入,此时G在栈的顶部,stack(G)

...依次往下,最终遍历完成。

    本题主要考察通过队列使用广度优先遍历对二叉树进行层次遍历,并储存队首元素

/*
struct TreeNode {
    int val;
    struct TreeNode *left;
    struct TreeNode *right;
    TreeNode(int x) :
            val(x), left(NULL), right(NULL) {
    }
};*/
class Solution {
public:
    vector<int> PrintFromTopToBottom(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        if(root ==NULL)
            return res;
        queue<TreeNode*> nodeQueue;
        nodeQueue.push(root);
        while(!nodeQueue.empty())
        {
            res.push_back(nodeQueue.front()->val);
            if(nodeQueue.front()->left)
                nodeQueue.push(nodeQueue.front()->left);
            if(nodeQueue.front()->right)
                nodeQueue.push(nodeQueue.front()->right);
            nodeQueue.pop();
        }
        return res;
    }
};

 附上队列的常规操作:

posted @ 2020-03-22 11:34  牛犁heart  阅读(222)  评论(0编辑  收藏  举报