python 层序遍历

Python中二叉树的层序遍历可以使用队列实现，具体实现方法如下所示：

from queue import Queue

def level_order_traversal(node):
    queue = Queue()
    queue.put(node)
    while not queue.empty():
        """出队并打印"""
        node = queue.get()
        print(node.data)
        """左右子节点入队"""
        if node.left is not None:
            queue.put(node.left)
        if node.right is not None:
            queue.put(node.right)

其中，`Queue()`是Python内置的队列数据结构，`put()`方法用于将元素入队，`get()`方法用于将元素出队。在层序遍历中，我们首先将根节点入队，然后依次出队并打印节点的值，同时将其左右子节点入队，直到队列为空。

相关问题

python层序遍历二叉树

在Python中，层序遍历（也称为广度优先遍历）二叉树是一种按层次顺序访问节点的方法，从根节点开始，逐层向下遍历。这种遍历方式通常使用队列来辅助实现，因为队列的特点是先进先出（FIFO），非常适合用来处理需要按照顺序访问同一层级节点的情况。

以下是层序遍历二叉树的基本步骤：

1. 如果二叉树为空，则直接结束遍历。
2. 创建一个空的队列，并将根节点（如果存在）入队。
3. 当队列不为空时，执行以下操作：
a. 弹出队首元素（当前层的第一个节点）并访问它。
b. 将该节点的左右子节点（如果存在）分别入队，以便后续访问。
4. 重复步骤3，直到队列为空。

以下是一个简单的Python代码实现：

from collections import deque

class Node:
    def __init__(self, value, left=None, right=None):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right

def level_order_traversal(root):
    if root is None:
        return []

    queue = deque([root])  # 使用双端队列存储节点
    result = []

    while queue:
        level_nodes = []  # 用于存放当前层的节点值
        size = len(queue)

        for _ in range(size):
            node = queue.popleft()  # 弹出队首节点
            level_nodes.append(node.value)

            if node.left:  # 如果有左子节点，入队
                queue.append(node.left)
            if node.right:  # 如果有右子节点，入队
                queue.append(node.right)

        result.append(level_nodes)  # 将当前层节点值添加到结果列表

    return result

# 示例
# 假设我们有如下二叉树
#     1
#    / \
#   2   3
#  / \   \
# 4   5   6
root = Node(1, Node(2, Node(4), Node(5)), Node(3, Node(6)))

print(level_order_traversal(root))  # 输出: [, [2, 3], [4, 5, 6]]

python二叉树层序遍历

二叉树的层序遍历可以通过不同的方法实现。其中一种方法是使用队列的思想。每次循环遍历一层的节点，将其子节点加入队列，并将遍历的值加入结果中。以下是一个用Python实现的例子：

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right

class Solution(object):
    def levelOrder(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: List[List[int]]
        """
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [二叉树的层序遍历（Python语言）](https://blog.csdn.net/attitude36/article/details/110144216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
-  *2* [python数据结构之树（2）—— 二叉树遍历|CSDN创作打卡](https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122758286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
-  *3* [二叉树的层序遍历Python解法](https://blog.csdn.net/qq_43593534/article/details/123800081)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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