二叉树的层序遍历(python)

二叉树的层序遍历是一种广度优先搜索，它通过使用队列的思想来实现。每次从队列中取出一个节点，并将其子节点加入队列，从而逐层遍历整个二叉树。这样可以保证按照从上到下、从左到右的顺序访问每个节点。

下面是一个示例代码，用Python实现了二叉树的层序遍历：

# 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]]
        """
        res = []  # 结果
        if root:
            queue = [root  # 第一层
        else:
            return res
        while len(queue):  # 当下一层没有子节点后停止遍历
            n = len(queue)
            r = []
            for _ in range(n):
                node = queue.pop(0)  # 弹出第一个值
                r.append(node.val)
                if node.left:  # 左子树判断
                    queue.append(node.left)
                if node.right:  # 右子树判断
                    queue.append(node.right)
            res.append(r)  # 加入一层的结果
        return res

这段代码定义了一个Solution类，其中的levelOrder方法用于实现二叉树的层序遍历。通过创建一个队列，然后遍历每一层的节点，并将它们的值加入到结果列表中，最后返回结果列表即可。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python二叉树的遍历操作示例【前序遍历,中序遍历,后序遍历,层序遍历】](https://download.csdn.net/download/weixin_38713009/12865510)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [常用算法](https://blog.csdn.net/weixin_30905981/article/details/96548613)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]