给我分一下这个代码：class Solution: def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]: if not root: return [] res, queue = [], collections.deque() queue.append(root) i = 1 while queue: temp = collections.deque() for _ in range(len(queue)): node = queue.popleft() if i & 1 == 1: temp.append(node.val) else: temp.appendleft(node.val) if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) res.append(list(temp)) i += 1 return res 作者：wangpengcufe-2 链接：https://leetcode.cn/problems/cong-shang-dao-xia-da-yin-er-cha-shu-iii-lcof/solution/by-wangpengcufe-2-y4kq/ 来源：力扣（LeetCode） 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

这段代码是一道 LeetCode 上的题目 "从上到下打印二叉树 III" 的解法，实现了按照层级遍历二叉树，并将同一层级的节点值按照不同方向存储到列表中。

具体来说，这个类中的 `levelOrder` 函数接受一个二叉树的根节点作为参数，并返回一个二维列表，其中每个子列表代表树的一层，并按照题目要求的方向存储节点值。

代码中的主要实现思路是使用队列实现树的层级遍历，并使用一个变量 `i` 记录当前遍历的层级，判断应该按照正序还是反序存储节点值。同时，在遍历每一层时，也需要将该层的节点按照正序或反序存储到一个临时队列中，再将该队列的节点值转化为列表存储到结果列表中。

需要注意的是，代码中使用了 Python 中的 `collections.deque` 实现队列，并使用了位运算判断当前层级的奇偶性。

相关问题

帮我分析一下这个代码： class Solution: def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]: if not root: return [] res, queue = [], collections.deque() queue.append(root) while queue: tmp = [] for _ in range(len(queue)): node = queue.popleft() tmp.append(node.val) if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) res.append(tmp) return res

这是一段 Python 代码，实现了二叉树的层次遍历。具体分析如下：

1. 定义了一个类 Solution，其中有一个方法 levelOrder，接收一个 TreeNode 类型的参数 root，返回一个二维列表 List[List[int]]。

2. 第一行判断如果 root 为空，直接返回一个空列表。

3. 定义两个变量 res 和 queue，分别用于存储结果和遍历时的队列。其中 queue 使用了 Python 内置模块 collections 中的 deque 数据结构，实现了 O(1) 复杂度的队列操作。

4. 将 root 加入到 queue 中。

5. 进入 while 循环，只要 queue 不为空就一直遍历。每次循环先定义一个空列表 tmp，用于存储当前层的节点值。

6. for 循环遍历当前层的所有节点，使用 popleft() 方法从队列中取出第一个节点，将其值加入到 tmp 列表中。

7. 如果该节点有左子节点，将其加入到队列中；如果有右子节点，也将其加入到队列中。

8. 循环结束后，将 tmp 列表加入到 res 中。

9. 最后返回 res 列表，即为二叉树的层次遍历结果。

总的来说，这段代码是使用队列实现二叉树的层次遍历，时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。

用python写一段代码：给定一个二叉树的根节点 root ，返回 它的 中序 遍历 。 示例 1： 输入：root = [1,null,2,3] 输出：[1,3,2] 示例 2： 输入：root = [] 输出：[] 示例 3： 输入：root = [1] 输出：[1] 提示： 树中节点数目在范围 [0, 100] 内 -100 <= Node.val <= 100 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode.cn/problems/binary-tree-inorder-traversal 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。class Solution: def inorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right
        
class Solution:
    def inorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
        res = []
        stack = []
        while root or stack:
            while root:
                stack.append(root)
                root = root.left
            root = stack.pop()
            res.append(root.val)
            root = root.right
        return res

这个代码中，我们使用了一个栈来模拟中序遍历的过程。首先将左子树全部入栈，然后进行出栈操作，将当前节点的值加入结果列表中，并将右子树作为下一个待处理节点，继续遍历。当栈为空并且当前节点也为空时，遍历结束。