前言🌧️
算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。
编写指令的好坏，会直接影响到程序的性能优劣，而指令又由数据结构和算法组成，所以数据结构和算法的设计基本上决定了最终程序的好坏。
题目🦀
107. 二叉树的层序遍历 II
难度中等
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值 自底向上的层序遍历 。 （即按从叶子节点所在层到根节点所在的层，逐层从左向右遍历）
示例 1：
输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：[[15,7],[9,20],[3]]
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
解题思路🌵
- 层序遍历顺序就是广度优先遍历
- 不过在遍历时候需要记录当前节点所处的层级，方便将其添加到不同的数组中。
- 这道题和lc 102很类似，只不过在添加result的时候使用unshift往头添加
解题步骤🐂
- 广度优先遍历二叉树。
- 遍历过程中，记录每个节点的层级，并将其添加到不同的数组中。
源码1🔥
/** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val, left, right) { * this.val = (val===undefined ? 0 : val) * this.left = (left===undefined ? null : left) * this.right = (right===undefined ? null : right) * } */ /** * @param {TreeNode} root * @return {number[][]} */ var levelOrder = function(root) { if(!root){ return [] } const stack = [[root,0]] const result = [] while(stack.length){ const [node,floor] = stack.shift() if(!result[floor]){ result[floor]=[node.val] }else{ result[floor].push(node.val) } if(node.left){ stack.push([node.left,floor+1]) } if(node.right){ stack.unshift([node.right,floor+1]) } } return result };
源码2🔥
/** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val, left, right) { * this.val = (val===undefined ? 0 : val) * this.left = (left===undefined ? null : left) * this.right = (right===undefined ? null : right) * } */ /** * @param {TreeNode} root * @return {number[][]} */ var levelOrder = function(root) { if(!root){ return [] } const result = [] const queue = [root] while(queue.length){ //每一层的长度 const len = queue.length; const currentLevel = [] for(let i=0;i<len;i++){ const node = queue.shift() currentLevel.push(node.val) node.left && queue.push(node.left) node.right && queue.push(node.right) } result.unshift(currentLevel) } return result };
时间复杂度:O(n) (n为树的节点数)
空间复杂度:O(n)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」107-二叉树的层序遍历||⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。
