Geben Sie anhand der Wurzel eines Binärbaums die Durchquerung der Ebenenreihenfolge der Werte seiner Knoten zurück. (d. h. von links nach rechts, Ebene für Ebene).
Example 1: Input: root = [3,9,20,null,null,15,7] Output: [[3],[9,20],[15,7]] Example 2: Input: root = [1] Output: [[1]] Example 3: Input: root = [] Output: []
Python-Lösung zur Traversierung auf binärer Baumebene
class Solution(object): def levelOrder(self, root): if not root: return [] Q = deque([root]) levels = [[root.val]] temp = deque() while Q: node = Q.popleft() if node.left: temp.append(node.left) if node.right: temp.append(node.right) if not Q: if temp: levels.append([n.val for n in temp]) Q = temp temp = deque() return levels
In dieser Lösung verwendetes Codierungsmuster
Das in allen bereitgestellten Implementierungen verwendete Codierungsmuster ist Tree Breadth-First Search (BFS).
Dieses Muster durchläuft üblicherweise einen Baum Ebene für Ebene und verarbeitet alle Knoten in der aktuellen Tiefe, bevor zur nächsten Tiefe übergegangen wird.
BFS wird mithilfe einer Warteschlangendatenstruktur implementiert, um die Knoten auf jeder Ebene zu verfolgen.
Zeit- und Raumkomplexität für diese Lösung
- Die Zeitkomplexität ist O(N), da jeder Knoten einmal besucht wird.
- Die Space-Komplexität beträgt O(M), da die Warteschlange (oder der Rekursionsstapel) die maximale Anzahl von Knoten auf jeder Ebene fasst.
Referenz:
- LeetCode-Problem
- LeetCode-Lösung
- Breitensuche
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLeetcode für die Durchquerung der Ordnung auf Binärbaumebene. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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