思路
方法一：辅助队列保存对应层数
我们可以用广度优先搜索解决这个问题。
我们可以想到最朴素的方法是用一个二元组 (node, level) 来表示状态，它表示某个节点和它所在的层数，每个新进队列的节点的 level 值都是父亲节点的 level 值加一。
最后根据每个点的 level 对点进行分类，分类的时候我们可以利用哈希表，维护一个以 level 为键，对应节点值组成的数组为值，广度优先搜索结束以后按键 level 从小到大取出所有值，组成答案返回即可。
但是这里已经TreeNode结构已经被LeetCode内部定死了，修改不了，所以可以使用一个额外的队列专门保存层数。
1 /** 2 * Definition for a binary tree node. 3 * struct TreeNode { 4 * int val; 5 * TreeNode *left; 6 * TreeNode *right; 7 * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} 8 * }; 9 */ 10 class Solution { 11 public: 12 vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) { 13 vector<vector<int>> res; 14 if(root == NULL) 15 return res; 16 17 //使用2个队列 18 //队列A：存储节点 19 //队列B：存储节点所在层数 20 queue<TreeNode *> A; 21 queue<int> B; 22 23 A.push(root); 24 B.push(0); 25 26 vector<int> v; 27 int currentLevel = 0; 28 29 while(!A.empty() && !B.empty()) { 30 TreeNode *t = A.front(); 31 A.pop(); 32 33 int level = B.front(); 34 B.pop(); 35 36 if(level > currentLevel) { 37 currentLevel++; 38 res.push_back(v); 39 v.clear(); 40 } 41 42 v.push_back(t->val); 43 44 if(t->left) { 45 A.push(t->left); 46 B.push(level+1); 47 } 48 49 if(t->right) { 50 A.push(t->right); 51 B.push(level+1); 52 } 53 54 } 55 56 res.push_back(v); 57 58 return res; 59 } 60 };
方法二：当前层循环打印
当前层循环打印： 循环次数为当前层节点数（即队列 queue 长度）；
在添加子节点之前，先保存当前队列的长度qsize，循环出队并打印qsize次就能打印当前层的所有元素。
1 /** 2 * Definition for a binary tree node. 3 * struct TreeNode { 4 * int val; 5 * TreeNode *left; 6 * TreeNode *right; 7 * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} 8 * }; 9 */ 10 class Solution { 11 public: 12 vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) { 13 vector<vector<int>> res; 14 if(root == NULL) 15 return res; 16 17 queue<TreeNode *> Q; 18 Q.push(root); 19 20 while(!Q.empty()) { 21 vector<int> v; 22 int qsize = Q.size(); 23 24 for(int i = 0; i < qsize; ++i) { 25 TreeNode *t = Q.front(); 26 Q.pop(); 27 v.push_back(t->val); 28 29 if(t->left) 30 Q.push(t->left); 31 if(t->right) 32 Q.push(t->right); 33 } 34 35 res.push_back(v); 36 } 37 38 return res; 39 } 40 };
复杂度分析
