大家好呀，我是帅蛋。
今天解决二叉树的层序遍历Ⅱ，我们通过这道题继续来练习层序遍历。
我之前说过，二叉树的层序遍历历来是面试的高频问题，而且通过前面二叉树的题目我们也可以发现”层序遍历真的能解决大部分常见的二叉树题目“。
一定要好好重视，下面我们来直接开整！
LeetCode 107：二叉树的层序遍历Ⅱ
题意
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
输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：[[15,7],[9,20],[3]]
提示
- 树中节点数目在范围 [0,2000] 内
- -1000 <= Node.val <= 1000
题目解析
二叉树的层序遍历，我们先来理解它的涵义。
层次遍历就是表面意思，一层层的遍历，同一层的遍历按照从左到右逐个遍历。
像上面这个二叉树，它的层次遍历顺序为：ABCDEFGHIJ。
这是正常的层序遍历，而二叉树的层序遍历Ⅱ这道题要求从下往上遍历，这个怎么整呢？
很简单，按照正常层序遍历，完事以后，再把结果逆序输出。
递归法
用递归法，那还是按照往常，祭出递归二步曲：
(1) 找出重复的子问题。
层次遍历是每一层的节点从左到右的遍历，所以在遍历的时候我们可以先遍历左子树，再遍历右子树。
可能换成下面这样更清楚点：
遍历的顺序是：3 -> 9 -> 3 -> 20 -> 15 -> 20 -> 7。
需要注意的是，在遍历左子树或者右子树的时候，涉及到向上或者向下遍历，为了让递归的过程中的同一层的节点放在同一个列表中，在递归时要记录深度 depth。
同时，每次遍历到一个新的 depth，结果数组中没有对应的 depth 的列表时，在结果数组中创建一个新的列表保存该 depth 的节点。
# 若当前行对应的列表不存在，加一个空列表 if len(res) < depth: res.append([])
(2) 确定终止条件。
对于二叉树的遍历来说，想终止，即没东西遍历了，没东西遍历自然就停下来了。
即最下面一层的左右节点都为空了
if root == None: return []
最后记得输出结果逆序一下，代码就出来啦！
Python 代码实现
# 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 level(self, root: TreeNode, depth, res): if root == None: return [] # 若当前行对应的列表不存在，加一个空列表 if len(res) < depth: res.append([]) # 将当前节点的值加入当前行的 res 中 res[depth - 1].append(root.val) # 递归处理左子树 if root.left: self.level(root.left, depth + 1, res) # 递归处理右子树 if root.right: self.level(root.right, depth + 1, res) def levelOrderBottom(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]: res = [] self.level(root, 1, res) return res[::-1]
Java 代码实现
/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode() {} * TreeNode(int val) { this.val = val; } * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) { * this.val = val; * this.left = left; * this.right = right; * } * } */ class Solution { void level(TreeNode root, int index, List<List<Integer>> res) { // 当前行对应的列表不存在，加一个空列表 if(res.size() < index) { res.add(new ArrayList<Integer>()); } // 将当前节点的值加入当前行的 res 中 res.get(index-1).add(root.val); // 递归处理左子树 if(root.left != null) { level(root.left, index+1, res); } // 递归处理右子树 if(root.right != null) { level(root.right, index+1, res); } } public List<List<Integer>> levelOrderBottom(TreeNode root) { if(root == null) { return new ArrayList<List<Integer>>(); } List<List<Integer>> list = new ArrayList<List<Integer>>(); List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>(); level(root, 1, list); for(int i = list.size()-1; i >= 0; i--){ res.add(list.get(i)); } return res; } }
二叉树层次遍历递归版，由于每个节点都被遍历到，所以时间复杂度为 O(n)。
此外在递归过程中调用了额外的栈空间，维护了一个 res 的结果数组，所以空间复杂度为 O(n)。
非递归法（迭代）
非递归版的层次遍历我们用的则是队列，这是由于层次遍历的属性非常契合队列的特点。
队列是一种先进先出（First in First Out）的数据结构，简称 FIFO。
如果不太了解队列的，可以看下面这篇文章：
思路很简单：
使用队列保存每一层的所有节点，把队列里的所有节点出队列，然后把这些出去节点各自的子节点入队列。
以此来完成对每层的遍历。
# 存储当前层的孩子节点列表 childNodes = [] for node in queue: # 若节点存在左孩子，入队 if node.left: childNodes.append(node.left) # 若节点存在右孩子，入队 if node.right: childNodes.append(node.right) # 更新队列为下一层的节点，继续遍历 queue = childNodes
当然还是要记得对最后的结果进行逆序输出。
Python 代码实现
# 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 levelOrderBottom(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]: if root == None: return [] res = [] queue = [root] while queue: res.append([node.val for node in queue]) # 存储当前层的孩子节点列表 childNodes = [] for node in queue: # 若节点存在左孩子，入队 if node.left: childNodes.append(node.left) # 若节点存在右孩子，入队 if node.right: childNodes.append(node.right) # 更新队列为下一层的节点，继续遍历 queue = childNodes return res[::-1]
Java 代码实现
/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode() {} * TreeNode(int val) { this.val = val; } * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) { * this.val = val; * this.left = left; * this.right = right; * } * } */ class Solution { public List<List<Integer>> levelOrderBottom(TreeNode root) { List<List<Integer>> list = new ArrayList<List<Integer>>(); List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>(); if (root == null) { return res; } Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>(); queue.offer(root); while (!queue.isEmpty()) { List<Integer> curlevel = new ArrayList<Integer>(); int curlevelLen = queue.size(); for (int i = 1; i <= curlevelLen; ++i) { TreeNode node = queue.poll(); curlevel.add(node.val); if (node.left != null) { queue.offer(node.left); } if (node.right != null) { queue.offer(node.right); } } list.add(curlevel); } for(int i = list.size()-1; i >= 0; i--){ res.add(list.get(i)); } return res; } }
二叉树的层次遍历非递归版，每个节点进出队列各一次，所以时间复杂度为 O(n)。
此外，额外维护了一个队列和一个结果数组，所以空间复杂度为 O(n)。
图解二叉树的层序遍历Ⅱ 到这就结束辣，大家学废了嘛？
这道题掌握了层序遍历就掌握了精髓，还是要多多练习呀！
当然不要忘记我的 点赞 + 在看 + 转发，让我快乐快乐。
我是帅蛋，我们下次见！
