def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 if not bt: return queue = [bt] while queue: node = queue.pop(0) print(node.value) if node.left_child: queue.append(node.left_child) if node.right_child: queue.append(node.right_child)
时间: 2024-02-12 10:05:54 浏览: 30
这段代码存在缩进错误,下面是修正后的代码:
```
def LevelOrder(bt):
# 层次遍历的算法
if not bt:
return
queue = [bt]
while queue:
node = queue.pop(0)
print(node.value)
if node.left_child:
queue.append(node.left_child)
if node.right_child:
queue.append(node.right_child)
```
在这个算法中,我们使用一个队列来存储待遍历的节点。首先将根节点加入队列,然后开始循环,每次弹出队首节点,将其值打印出来,然后将其左右子节点加入队列中。重复这个过程,直到队列为空。
另外,要注意代码的缩进,否则会导致语法错误。
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def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 _PostOrder(bt.b) def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 PostOrder(t) def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法
好的,下面是补齐后的代码:
```
class BinaryTree:
def __init__(self, value, left_child=None, right_child=None):
self.value = value
self.left_child = left_child
self.right_child = right_child
def PostOrder(bt):
# 后序遍历的递归算法
if bt:
PostOrder(bt.left_child)
PostOrder(bt.right_child)
print(bt.value)
def _PostOrder(t):
# 被PostOrder方法调用
PostOrder(t)
def LevelOrder(bt):
# 层次遍历的算法
if not bt:
return
queue = [bt]
while queue:
node = queue.pop(0)
print(node.value)
if node.left_child:
queue.append(node.left_child)
if node.right_child:
queue.append(node.right_child)
# 以下为测试代码
bt = BinaryTree(1, BinaryTree(2, BinaryTree(4), BinaryTree(5)), BinaryTree(3, BinaryTree(6), BinaryTree(7)))
LevelOrder(bt)
```
以上代码实现了一个二叉树的层次遍历算法。其中,`LevelOrder`方法为层次遍历的算法。在测试代码中,我们创建了一个具有 7 个节点的二叉树,并调用了`LevelOrder`方法进行层次遍历。
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)。