バイナリ ツリーのルートを指定すると、そのノードの値のレベル順序の走査を返します。 (つまり、左から右へ、レベルごとに)。
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: []
バイナリ ツリー レベルの順序トラバーサル Python ソリューション
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
このソリューションで使用されるコーディング パターン
提供されているすべての実装で使用されるコーディング パターンは、ツリー幅優先検索 (BFS) です。
このパターンは通常、ツリーをレベルごとに走査し、次の深さに移動する前に現在の深さのすべてのノードを処理します。
BFS は、キュー データ構造を使用して実装され、各レベルでノードを追跡します。
このソリューションの時間と空間の複雑さ
- 各ノードは 1 回訪問されるため、時間計算量は O(N) です。
- キュー (または再帰スタック) はどのレベルでもノードの最大数まで保持できるため、スペースの複雑さは O(M) です。
参考:
- LeetCode の問題
- リートコード ソリューション
- 幅優先検索
以上がバイナリ ツリー レベルの順序トラバーサル Leecodeの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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