⑥ leetcode刷题汇总（二叉树）
一、二叉树的基础知识
1. 二叉树节点类（TreeNode）的定义
二叉树的最小单元是 “节点”，每个节点包含三个核心部分：
val：节点存储的值（可以是整数、字符串等）；left：指向左子节点的指针（初始为None，表示没有左子节点）；right：指向右子节点的指针（初始为None，表示没有右子节点）。
class TreeNode:def __init__(self, val=0, left=None, right=None):self.val = val # 节点的值self.left = left # 左子节点（默认None）self.right = right # 右子节点（默认None）| 知识类别 | 核心内容 | 对应 LeetCode 典型题目 |
|---|---|---|
| 基本结构 | 1. 节点：val + left（左指针）+ right（右指针） 2. 特性：每个节点最多 2 子节点，递归定义 | 所有二叉树题基础（144. 前序遍历、 94. 中序遍历） |
| 核心遍历方式 | 1. DFS（深度优先搜索） - 前序：根→左→右（递归 / 栈） - 中序：左→根→右（递归 / 栈，BST 升序） - 后序：左→右→根（递归 / 栈） 2. BFS（广度优先搜索）： 层序遍历（队列，按层存） | 144. 前序遍历、 94. 中序遍历、 145. 后序遍历、 102. 层序遍历 |
| 常见性质 | 1. 第 k 层最多 2^(k-1) 个节点（根为第 1 层） 2. 深度 h：最少 h 个节点（链状），最多 2^h-1 个（满树） 3. 完全二叉树：节点 i 的左 = 2i、右 = 2i+1 | 104. 二叉树的最大深度、 222. 完全二叉树的节点个数 |
| 核心操作 | 1. 求深度：递归（左右子树最大深度 + 1） 2. 求直径：左右子树深度和的最大值 3. 构建树：用遍历序列（如前 + 中）+ 哈希表定位根 | 104. 最大深度、 543. 二叉树的直径、 105. 从前序与中序构造二叉树 |
| 特殊类型树 | 1. BST：左 < 根 < 右，中序升序 2. 平衡树：左右子树高度差≤1 3. 完全树：除最后一层外满，最后一层左对齐 | 98. 验证二叉搜索树、 110. 平衡二叉树、 222. 完全二叉树节点数 |
二、102. 二叉树的层序遍历
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:def levelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:# result: 最终的二维数组# queue：存持续存储待处理节点，可包括当前层→下一层的节点 ，重点过程可能有当前层 + 下一层（node.left, node.right）# node: 具体的节点、# layer_size：记录当前层的节点个数# current_layer：存储当前层节点 所有的值,存 “值”（node.val）→ 为了生成最终的结果列表；#1. 处理特殊情况if not root: return []#2.初始化：结果列表 + 队列（固定结构）result = [] # 最终的二位数组队列queue = [root]#3.循环处理每一层while queue: layer_size = len(queue) # 记录当前层的节点个数current_layer = [] # 存储当前层节点 所有的值# 将根节点赋值for _ in range(layer_size):node = queue.pop(0) # 取出头节点，pop括号里还能有值？ 我记得处理堆栈里就不能有值current_layer.append(node.val)# 头节点的值加到 current_layer# 增加头节点的左叶子节点和右叶子节点（如果有）if node.left:queue.append(node.left)if node.right:queue.append(node.right)# 当前层加入到最终结果里result.append(current_layer)return result1.对每个变量的理解
- 首先，得有个地方装最终结果（
result）；- 其次，得有个地方存 “还没处理的下一层节点”（
queue）；- 然后，处理当前层时，必须知道 “这一层有多少个节点”，否则会把下一层的节点混进来（
layer_size）；- 最后，处理当前层时，得临时存一下这一层的节点值（
current_layer），收集完再放进最终结果。
2. 二叉树为什么要用二维数组表示
二维数组直观展示层级结构，方便人理解
例如：
1/ \2 3/ \
4 5用二维数组表示为 [[1], [2,3], [4,5]]，一眼就能看出：
第 0 层（或第 1 层）有节点 1；
第 1 层（或第 2 层）有节点 2,3；
第 2 层（或第 3 层）有节点 4,5。3. pop的用法（python）
| 对比维度 | pop() | pop(0) |
|---|---|---|
| 是否需要参数 | 不需要（默认无参） | 需要传参数 0 |
| 删除 / 返回位置 | 删除列表最后一个元素，返回该元素 | 删除列表第一个元素，返回该元素 |
| 对应数据结构 | 栈（LIFO：后进先出） | 队列（FIFO：先进先出） |
| 时间复杂度 | O (1)（直接操作末尾，无需移动元素） | O (n)（删除第一个元素后，需移动后面所有元素） |
| 典型使用场景 | 栈操作（如深度优先遍历的回溯） | 队列操作（如层序遍历的节点处理） |
1. 执行 pop()（无参），对应场景：比如 “栈” 的 “出栈” 操作 —— 最后加入的元素先被取出（比如递归回溯时记录路径）。nums = [1, 2, 3, 4]
deleted_val = nums.pop() # 无参，删除最后一个元素
print("删除的值：", deleted_val) # 输出：删除的值：4
print("操作后列表：", nums) # 输出：操作后列表：[1, 2, 3]2. 执行 pop(0)（传参 0）
nums = [1, 2, 3, 4]
deleted_val = nums.pop(0) # 传参 0，删除第一个元素
print("删除的值：", deleted_val) # 输出：删除的值：1
print("操作后列表：", nums) # 输出：操作后列表：[2, 3, 4]对应场景：比如 “队列” 的 “出队” 操作 —— 最先加入的元素先被取出（就像你之前层序遍历里，用 pop(0) 取出队列头部的节点）。