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社区首页 >专栏 >☆打卡算法☆LeetCode 107、二叉树的层序遍历 II 算法解析

☆打卡算法☆LeetCode 107、二叉树的层序遍历 II 算法解析

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恬静的小魔龙
发布2022-08-07 10:25:45
1430
发布2022-08-07 10:25:45
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文章被收录于专栏:Unity3DUnity3D
大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。

一、题目

1、算法题目

“给定二叉树根节点,返回节点值自底向上的层序遍历。”

题目链接:

来源:力扣(LeetCode)

链接:107. 二叉树的层序遍历 II - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)

2、题目描述

给你二叉树的根节点 root ,返回其节点值 自底向上的层序遍历 。 (即按从叶子节点所在层到根节点所在的层,逐层从左向右遍历)。

image.png
image.png
代码语言:javascript
复制
示例 1:
输入: root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出: [[15,7],[9,20],[3]]
代码语言:javascript
复制
示例 2:
输入: root = [1]
输出: [[1]]

二、解题

1、思路分析

这道题和102题二叉树的层序遍历类似,不同的地方在于102题要求从上到下输出每一层的节点值。

这一题是从下到上输出每一层的节点值。

虽然说输出顺序不同,但是思路是相同的,都可以使用广度优先搜索记性层次遍历。

从根节点开始搜索,每次遍历同一层的全部节点,使用列表存储改层的节点值。

在遍历完一层节点之后,将存储该层节点值的列表添加到结果列表的头部。

2、代码实现

代码参考:

代码语言:javascript
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class Solution {
    public List<List<Integer>> levelOrderBottom(TreeNode root) {
        List<List<Integer>> levelOrder = new LinkedList<List<Integer>>();
        if (root == null) {
            return levelOrder;
        }
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            List<Integer> level = new ArrayList<Integer>();
            int size = queue.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                TreeNode node = queue.poll();
                level.add(node.val);
                TreeNode left = node.left, right = node.right;
                if (left != null) {
                    queue.offer(left);
                }
                if (right != null) {
                    queue.offer(right);
                }
            }
            levelOrder.add(0, level);
        }
        return levelOrder;
    }
}
image.png
image.png

3、时间复杂度

时间复杂度 : O(n)

其中n是树中的节点个数。每个节点访问一次,结果列表使用链表的结构,在结构列表头部添加一层节点值的列表的时间复杂度为O(1),因此总时间复杂度为O(n)。

空间复杂度: O(n)

其中n是树中的节点个数。

三、总结

为了降低在结果列表头部添加一层节点值的列表的时间复杂度,结果列表可以使用链表的结构。

在代码中,需要返回List类型的数据,可以使用链表实现。

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原始发表:2022-04-01,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 一、题目
    • 1、算法题目
      • 2、题目描述
      • 二、解题
        • 1、思路分析
          • 2、代码实现
            • 3、时间复杂度
            • 三、总结
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