Leetcode 43

1 题目

102. 二叉树的层序遍历

给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历 。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。

示例 1：

输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：[[3],[9,20],[15,7]]

示例 2：

输入：root = [1]
输出：[[1]]

示例 3：

输入：root = []
输出：[]

提示：

• 树中节点数目在范围 [0, 2000] 内
• -1000 <= Node.val <= 1000

2 代码实现

cpp

class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {vector <vector <int>> ret;if (!root) {return ret;}queue <TreeNode*> q;q.push(root);while (!q.empty()) {int currentLevelSize = q.size();ret.push_back(vector <int> ());for (int i = 1; i <= currentLevelSize; ++i) {auto node = q.front(); q.pop();ret.back().push_back(node->val);if (node->left) q.push(node->left);if (node->right) q.push(node->right);}}return ret;}
};

整体逻辑

层序遍历的核心是按 “层” 访问节点：先访问第 1 层（根节点），再访问第 2 层（根的左右子节点），以此类推。实现时需要用队列来暂存节点，确保按顺序访问。

代码逐句解释

1. 函数定义

vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root)

• 返回值vector<vector<int>>：这是 C++ 的二维动态数组（类似 C 语言的int**），用于存储每层的节点值（外层数组的每个元素是一层的所有值）。
• 参数TreeNode* root：二叉树根节点指针（和 C 语言的struct TreeNode*含义相同）。

2. 初始化返回结果

vector <vector <int>> ret;  // 定义二维数组，用于存最终结果
if (!root) {                // 如果根节点为空（空树）return ret;             // 直接返回空结果
}

• 这一步和 C 语言类似：先判断树是否为空，空则返回空结果。

3. 初始化队列（核心工具）

queue <TreeNode*> q;  // 定义一个队列，存储 TreeNode* 类型（节点指针）
q.push(root);         // 先把根节点入队（从根开始遍历）

• 队列（queue） 的作用：暂存 “待访问的节点”，确保按 “先进先出” 的顺序处理（符合层序遍历的顺序）。
• 相当于 C 语言中用数组模拟队列的queue[rear++] = root。

4. 层序遍历主循环

while (!q.empty()) {  // 只要队列不为空，就继续处理（还有节点没访问）int currentLevelSize = q.size();  // 当前层的节点数量（队列中现存的节点数）ret.push_back(vector <int> ());   // 给结果集新增一个空的子数组（用于存当前层的结果）// 遍历当前层的所有节点for (int i = 1; i <= currentLevelSize; ++i) {auto node = q.front(); q.pop();  // 取出队头节点，并从队列中移除（类似C的queue[front++]）ret.back().push_back(node->val); // 把当前节点的值存入结果集的“最后一个子数组”（即当前层）// 把下一层的节点入队（左子树优先，再右子树）if (node->left) q.push(node->left);  // 左子节点存在则入队if (node->right) q.push(node->right); // 右子节点存在则入队}
}

关键逻辑拆解：

• currentLevelSize = q.size()：每次进入循环时，队列中剩下的节点都是 “当前层” 的节点（因为上一层的节点已经全部处理完了）。这个值决定了当前层要遍历多少个节点。

• ret.push_back(vector <int> ())：在结果集中新增一个空的一维数组，用于存放当前层所有节点的值（相当于 C 语言中给result[returnSize]分配内存）。

• auto node = q.front(); q.pop()：

  • q.front()：取队头节点（类似 C 的queue[front]）。
  • q.pop()：移除队头节点（类似 C 的front++）。

• ret.back().push_back(node->val)：

  • ret.back()：获取结果集中的最后一个子数组（即当前层的数组）。
  • push_back(node->val)：把当前节点的值添加到这个子数组中（类似 C 语言中currentLevel[i] = node->val）。

• 子节点入队：处理完当前节点后，把它的左右子节点（如果存在）加入队列，作为 “下一层” 的节点等待处理（和 C 语言中queue[rear++] = node->left逻辑相同）。

5. 返回结果

return ret;  // 返回存储好的层序遍历结果

和 C 语言版本的对比

功能	C 语言实现	C++ 代码实现
存储结果	用int**和int*手动管理内存	用vector<vector<int>>自动管理
队列实现	用数组 +front/rear指针模拟	用queue<TreeNode*>容器
动态扩容	需手动调用realloc	vector和queue自动扩容
访问当前层结果	用result[returnSize]	用ret.back()

核心思想总结

1. 用队列记录 “待访问的节点”，保证按层顺序处理。
2. 每次循环先确定 “当前层的节点数量”，然后遍历这些节点。
3. 遍历节点时，把节点值存入结果集，同时把它们的子节点加入队列（作为下一层）。

c

int** levelOrder(struct TreeNode* root, int* returnSize, int** returnColumnSizes) {// 开辟返回数组空间，最大为2000int** ans = (int**)malloc(sizeof(int*) * 2000);// *returnColumnSizes数组记录每一层节点的个数*returnColumnSizes = malloc(sizeof(int) * 2000);*returnSize = 0;// 若树为空，直接返回ansif(root == NULL) return ans;// 模拟队列数组struct TreeNode* queue[2000];// head、tail分别指向队列的头部和尾部int head = 0, tail = 0;// 初始先将根节点入队queue[tail++] = root;// 结束条件为队列为空，即tail==headwhile(head != tail){/*每一次循环，都会将树当前层(可用*returnSize表示)节点全部入队，因此头部到尾部的节点数即为当前层的全部节点*/int len = tail - head;// 开辟当前层的一维数组空间ans[*returnSize] = malloc(sizeof(int) * len);/*当前层的节点个数统计完成之后，需要出队，若节点全部出队，队列里存在下一层的全部节点，因此在出队之前，用临时变量start记录之前的head值，移动head到下一层节点的起始位置（即tail的位置），相当于当前层节点出队，*/int start = head;head = tail;// start被赋值后变为当前层的头部，head被赋值后变为当前层的尾部for(int i = start; i < head; i++){// 逐个访问当前层的节点值ans[*returnSize][i - start] = queue[i]->val;// 访问完一个节点后，将此节点的左右孩子入队if(queue[i]->left) queue[tail++] = queue[i]->left;if(queue[i]->right) queue[tail++] = queue[i]->right;}// *returnColumnSizes赋值，并将层数加1(*returnColumnSizes)[(*returnSize)++] = len;}return ans;
}

整体逻辑梳理

层序遍历的本质是 “按层次依次访问节点”：先访问根节点（第 1 层），再访问根的左右子节点（第 2 层），接着访问第 2 层节点的子节点（第 3 层），以此类推。实现时需要用队列暂存节点，保证 “先进先出” 的访问顺序。

代码逐句解释

1. 初始化内存与返回值

// 开辟返回数组空间，最大为2000（假设树最多2000层）
int** ans = (int**)malloc(sizeof(int*) * 2000);
// returnColumnSizes数组记录每一层的节点个数（长度同样预设2000）
*returnColumnSizes = malloc(sizeof(int) * 2000);
*returnSize = 0;  // 初始化层数为0
// 若树为空，直接返回空结果
if(root == NULL) return ans;

• ans 是二维数组：外层存储 “每一层的结果”，内层存储 “某一层的所有节点值”。
• *returnColumnSizes 是一维数组：记录每一层有多少个节点（例如 returnColumnSizes[0] 是第 1 层的节点数）。
• *returnSize 用于记录总层数（最终返回给调用者）。

2. 初始化队列（核心工具）

// 用数组模拟队列，最多存储2000个节点（预设最大值）
struct TreeNode* queue[2000];
// head：队头指针（指向队的位置）；tail：队尾指针（入队的位置）
int head = 0, tail = 0;// 根节点入队（初始时队列只有根节点）
queue[tail++] = root;

• 队列的作用：暂存 “待访问的节点”，确保按层次顺序处理（先入队的节点先被访问）。
• 初始状态：head=0，tail=1（根节点存入队列第 0 位，tail 指向队尾的下一个空位）。

3. 层序遍历主循环（核心逻辑）

// 队列不为空时循环（head == tail 表示队空，遍历结束）
while(head != tail){// 当前层的节点数量 = 队尾 - 队头（队列中现存的节点都是当前层的）int len = tail - head;// 为当前层分配存储空间（存储len个节点值）ans[*returnSize] = malloc(sizeof(int) * len);// 记录当前层的起始位置（后续出队时用）int start = head;// 移动head到tail位置（相当于当前层的节点全部出队，下一次循环处理下一层）head = tail;// 遍历当前层的所有节点（从start到head-1，共len个节点）for(int i = start; i < head; i++){// 存储当前节点的值到结果数组：当前层的第(i - start)个位置ans[*returnSize][i - start] = queue[i]->val;// 若当前节点有左子节点，入队（作为下一层的节点）if(queue[i]->left) queue[tail++] = queue[i]->left;// 若当前节点有右子节点，入队（作为下一层的节点）if(queue[i]->right) queue[tail++] = queue[i]->right;}// 记录当前层的节点数量，并将层数+1(*returnColumnSizes)[(*returnSize)++] = len;
}

关键步骤拆解：

• len = tail - head：每次进入循环时，队列中从 head 到 tail-1 的节点都是 “当前层” 的节点（因为上一层的节点已经全部处理完并出队），len 就是当前层的节点总数。

• ans[*returnSize] = malloc(...)：为当前层（第 *returnSize 层）分配一个能存 len 个整数的数组，用于存储当前层的所有节点值。

• start = head; head = tail：

  • start 记录当前层节点在队列中的起始位置（方便后续遍历）。
  • 直接将 head 移到 tail 位置，相当于 “当前层的所有节点全部出队”（简化了逐个出队的操作）。

• 遍历当前层节点：循环从 start 到 head-1（即当前层的所有节点）：

  • 把节点值存入 ans[*returnSize][i - start]（i - start 是当前层内的索引，从 0 开始）。
  • 把节点的左右子节点入队（tail 后移），这些子节点会作为 “下一层” 的节点在后续循环中处理。

• 记录当前层信息：(*returnColumnSizes)[(*returnSize)++] = len 表示：第 *returnSize 层有 len 个节点，然后层数加 1（*returnSize 自增）。

4. 返回结果

return ans;  // 返回存储好的层序遍历结果

核心设计亮点

1. 用数组模拟队列：避免了动态分配队列内存的麻烦，通过 head 和 tail 指针控制入队 / 出队，效率高。
2. 一次性出队当前层：通过 start = head; head = tail 直接将当前层节点全部标记为 “已出队”，简化了循环逻辑。
3. 预设最大空间：假设树的最大层数和节点数不超过 2000（实际场景中需根据题目约束调整，避免越界）。

示例理解（以简单二叉树为例）

假设二叉树为：

plaintext

    3/ \9  20/  \15   7

• 初始队列：[3]（head=0, tail=1），*returnSize=0。

• 第 1 次循环（处理第 0 层）：len=1，为 ans[0] 分配 1 个空间。遍历节点 3，存入 ans[0][0] = 3。3 的左右子节点 9、20 入队，队列变为 [9,20]（tail=3）。returnColumnSizes[0] = 1，*returnSize=1。

• 第 2 次循环（处理第 1 层）：len=2（tail-head=3-1=2），为 ans[1] 分配 2 个空间。遍历节点 9 和 20，存入 ans[1][0]=9、ans[1][1]=20。9 无子女，20 的子女 15、7 入队，队列变为 [15,7]（tail=5）。returnColumnSizes[1] = 2，*returnSize=2。

• 第 3 次循环（处理第 2 层）：len=2（tail-head=5-3=2），为 ans[2] 分配 2 个空间。遍历节点 15 和 7，存入 ans[2][0]=15、ans[2][1]=7。15 和 7 无子女，队列不变（tail=5）。returnColumnSizes[2] = 2，*returnSize=3。

• 最终结果：ans = [[3], [9,20], [15,7]]，returnSize=3，returnColumnSizes=[1,2,2]。

这段代码通过清晰的队列操作和内存管理，高效实现了二叉树的层序遍历，逻辑简洁且易于理解。