[LintCode] Binary Tree Level Order Traversal(二叉树的层次遍历)
描述
给出一棵二叉树,返回其节点值的层次遍历(逐层从左往右访问)
样例
给一棵二叉树 {3,9,20,#,#,15,7}
:
3 / \ 9 20 / \ 15 7
返回他的分层遍历结果:
[ [3], [9,20], [15,7] ]
挑战
挑战1:只使用一个队列去实现它
挑战2:用BFS算法来做
package com.ossez.lang.tutorial.tests.lintcode; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Queue; import org.junit.Test; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import com.ossez.lang.tutorial.models.TreeNode; /** * <p> * 69 * <ul> * <li>@see <a href= * "https://www.cwiki.us/display/ITCLASSIFICATION/Binary+Tree+Level+Order+Traversal">https://www.cwiki.us/display/ITCLASSIFICATION/Binary+Tree+Level+Order+Traversal</a> * <li>@see<a href= * "https://www.lintcode.com/problem/binary-tree-level-order-traversal">https://www.lintcode.com/problem/binary-tree-level-order-traversal</a> * </ul> * </p> * * @author YuCheng * */ public class LintCode0069LevelOrderTest { private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LintCode0069LevelOrderTest.class); /** * */ @Test public void testMain() { logger.debug("BEGIN"); String data = "{3,9,20,#,#,15,7}"; TreeNode tn = deserialize(data); System.out.println(levelOrder(tn)); } /** * Deserialize from array to tree * * @param data * @return */ private TreeNode deserialize(String data) { // NULL CHECK if (data.equals("{}")) { return null; } ArrayList<TreeNode> treeList = new ArrayList<TreeNode>(); data = data.replace("{", ""); data = data.replace("}", ""); String[] vals = data.split(","); // INSERT ROOT TreeNode root = new TreeNode(Integer.parseInt(vals[0])); treeList.add(root); int index = 0; boolean isLeftChild = true; for (int i = 1; i < vals.length; i++) { if (!vals[i].equals("#")) { TreeNode node = new TreeNode(Integer.parseInt(vals[i])); if (isLeftChild) { treeList.get(index).left = node; } else { treeList.get(index).right = node; } treeList.add(node); } // LEVEL if (!isLeftChild) { index++; } // MOVE TO RIGHT OR NEXT LEVEL isLeftChild = !isLeftChild; } return root; } private List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) { Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>(); List<List<Integer>> rs = new ArrayList<List<Integer>>(); // NULL CHECK if (root == null) { return rs; } queue.offer(root); while (!queue.isEmpty()) { int length = queue.size(); List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); for (int i = 0; i < length; i++) { TreeNode curTN = queue.poll(); list.add(curTN.val); if (curTN.left != null) { queue.offer(curTN.left); } if (curTN.right != null) { queue.offer(curTN.right); } } rs.add(list); } return rs; } }
点评
这个程序可以使用队列的广度优先算法来进行遍历。
需要注意的是,因为在输出结果的时候需要按照层级来进行输出,那么需要考虑的一个算法就是二叉树的层级遍历算法。
这个算法要求在遍历的时候记录树的层级。
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
深入解析:从源码窥探MySQL优化器
上图展示了优化器的大致执行过程,可以简单描述为: 1 根据语法树及统计统计,构建初始表访问数组(init_plan_arrays) 2 根据表访问数组,计算每个表的最佳访问路径(find_best_ref),同时保存当前最优执行计划(COST最小) 3 如果找到更优的执行计划则更新最优执行计划,否则优化结束。 从上述流程可以看出,执行计划的生成是一个“动态规划/贪心算法”的过程,动态规划公式可以表示为:Min(Cost(Tn+1)) = Min(Cost(T1))+Min(Cost(T2))+...Min(Cost(Tn-1))+Min(Cost(Tn)),其中Cost(Tn)表示访问表T1 T2一直到Tn的代价。如果优化器没有任何先验知识,则需要进行 A(n,n) 次循环,是一个全排列过程,很显然优化器是有先验知识的,如表大小,外连接,子查询等都会使得表的访问是部分有序的,可以理解为一个“被裁减”的动态规划,动态规则的核心函数为:Join::Best_extention_limited_search,在源码中有如下代码结构: bool Optimize_table_order::be...
- 下一篇
新手也能看懂,消息队列其实很简单
该文已加入开源项目:JavaGuide(一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识的文档类项目,Star 数接近 16k)。地址:https://github.com/Snailclimb/JavaGuide. 本文内容思维导图: 消息队列其实很简单 “RabbitMQ?”“Kafka?”“RocketMQ?”...在日常学习与开发过程中,我们常常听到消息队列这个关键词。我也在我的多篇文章中提到了这个概念。可能你是熟练使用消息队列的老手,又或者你是不懂消息队列的新手,不论你了不了解消息队列,本文都将带你搞懂消息队列的一些基本理论。如果你是老手,你可能从本文学到你之前不曾注意的一些关于消息队列的重要概念,如果你是新手,相信本文将是你打开消息队列大门的一板砖。 一 什么是消息队列 我们可以把消息队列比作是一个存放消息的容器,当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用。消息队列是分布式系统中重要的组件,使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰、降低系统耦合性。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,Kafka,RocketMQ,我们后面会一一对比这些...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- SpringBoot2整合MyBatis,连接MySql数据库做增删改查操作
- SpringBoot2整合Redis,开启缓存,提高访问速度
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群
- CentOS7,CentOS8安装Elasticsearch6.8.6
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果