【算法】队列与BFS

【ps】本篇有 4 道 leetcode OJ。

目录

一、算法简介

二、相关例题

1)N 叉树的层序遍历

.1- 题目解析

.2- 代码编写

2)二叉树的锯齿形层序遍历

.1- 题目解析

.2- 代码编写

3)二叉树最大宽度

.1- 题目解析

.2- 代码编写

4)在每个树行中找最大值

.1- 题目解析

.2- 代码编写


一、算法简介

        和栈类似,队列也是一种特殊的线性数据结构,是只允许在一端进行插入数据操作、在另一端进行删除数据操作的特殊线性表,具有先进先出的特性。进行插入操作(入队)的一端称为队尾,进行删除操作(出队)的一端称为队头

        队列一般与 BFS(宽度优先搜索)结合出题,而 BFS 主要的题型有树形结构相关(多为二叉树)、图论相关(最短路问题、迷宫问题、拓扑排序等)。

二、相关例题

1)N 叉树的层序遍历

429. N 叉树的层序遍历

.1- 题目解析

        在对多叉树进行层序遍历的时候,是每一层从左向右依此遍历,然后再进入下一层继续从左向右依此遍历的,而遍历完一层要进入下一层时,又要回到当前层的第一个节点,通过它的孩子节点,这样才能进入下一层继续遍历,而这个过程其实是符合队列先进先出的特点的,因此队列特别适合于这类题型。

        我们创建一个队列来模拟层序遍历的过程,且用一个变量来记录队列中元素的个数。若根节点不为空,就将根节点入队,此时队列中只有一个元素,仅需出队一次就能得到当前层的结果;然后将根节点的孩子节点全部入队,再记录当前队列中元素的个数,相应的,仅需出队元素的个数次就能得到当前层的结果......因此类推,直至队列中没有元素,就完成了多叉树的层序遍历。

.2- 代码编写

/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:
    int val;
    vector<Node*> children;

    Node() {}

    Node(int _val) {
        val = _val;
    }

    Node(int _val, vector<Node*> _children) {
        val = _val;
        children = _children;
    }
};
*/

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrder(Node* root) {
        vector<vector<int>> ret; //记录最终结果
        queue<Node*> q;          //用队列模拟层序遍历的过程
        if(root==nullptr)
            return ret;
        q.push(root);    //根节点入队
        while(q.size())
        {
            int sz=q.size(); //记录当前队列中的元素个数(树当前层元素的个数)
            vector<int> tmp; //统计当前层的节点
            for(int i=0;i<sz;i++)
            {
                Node* t=q.front();//取队头
                q.pop();
                tmp.push_back(t->val);
                for(Node* child:t->children) //让孩子节点入队
                {
                    if(child) q.push(child);
                }
            }
            ret.push_back(tmp); //统计最终结果
        }
        return ret;
    }
};

2)二叉树的锯齿形层序遍历

103. 二叉树的锯齿形层序遍历

.1- 题目解析

        在正常的层序遍历过程中,我们是可以把一层的节点放在一个数组中去的。 既然我们有这个数组,在合适的层数逆序就可以得到锯齿形层序遍历的结果。由此,我们可以弄一个计数器 level 来记录当前的层数,当 level 为偶数时,就对数组进行逆序,再整体插入结果中。其余过程与上道题几乎相同。

.2- 代码编写

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> zigzagLevelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> ret;
        if(root==nullptr)return ret;
        queue<TreeNode*> q;
        q.push(root);
        int level=1; //记录当前的层数
        while(q.size())
        {
            int sz=q.size();
            vector<int> tmp;
            for(int i=0;i<sz;i++)
            {
                auto t=q.front();
                q.pop();
                tmp.push_back(t->val);
                if(t->left)q.push(t->left);
                if(t->right)q.push(t->right);
            }
            if(level%2==0) //偶数层则需进行逆序
                reverse(tmp.begin(),tmp.end());
            ret.push_back(tmp);
            level++;
        }
        return ret;
    }
};

3)二叉树最大宽度

662. 二叉树最大宽度

.1- 题目解析

        在计算二叉树的最大宽度时,还要计入空节点。

        对于统计每一层的最大宽度,不难想到利用层序遍历,把当前层的结点全部存在队列里面,利用队列的长度来计算每一层的宽度,统计出最大的宽度。 此外,由于空节点也是需要计算在内的,因此空节点也需要存在队列里面。 但极端境况下,树的最左边一条长链,最右边也是一条长链,就需要存若干个空节点,这样就会超过最大内存限制。

        不过,我们还可以想到堆,借鉴在堆中寻找根的左右孩子的方式来解题。堆的逻辑结构是一棵树,而物理结构一个顺序结构,要通过一个根节点去寻找它的左右孩子,可以根据公式 “2 * 根节点下标 + 1” 或 “2 * 根节点下标 + 2”,在顺序结构中找到左右孩子的下标。

        那么,我们也可以仿照堆利用数组来存储二叉树的方式,给树节点都编上号,那么树中的空节点就可以忽略不计了,最终只需取最宽一层的最左边的节点和最右边的节点,两者的下标相减再 + 1 即可求得二叉树的最大宽度。

        对一颗满二叉树进行编号,我们不难发现,如果编号是从 1 开始的,假设一个根节点的编号为 x,那么这个根节点的左孩子的编号为 2x,右孩子的编号为 2x + 1。

        特别的,我们用 pair 类型将节点和其对应的编号一起存入数组中,以方便后续找到每一层的最左边节点和最右边节点。当一个节点进入数组时,只需看看它是其根节点的左孩子还是右孩子,然后根据左右孩子的编号的公式去求得它的编号即可。

        但由于有效节点和空节点的个数可能很多,下标是可能溢出的,好在数据的存储是一个环形的结构,且题目说明了,数据的范围在 int 这个类型的范围之内,因此最终求下标的差值,就无需考虑溢出的情况,只需用 unsigned int 作为下标和结果的变量类型即可。

.2- 代码编写

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left),
 * right(right) {}
 * };
 */
class Solution {

public:
    int widthOfBinaryTree(TreeNode* root) {
        vector<pair<TreeNode*, unsigned int>> q; // ⽤数组模拟队列
        q.push_back({root, 1});
        unsigned int ret = 0;
        while (q.size()) {
            // 先更新这⼀层的宽度
            auto& [x1, y1] = q[0];
            auto& [x2, y2] = q.back();
            ret = max(ret, y2 - y1 + 1);
            // 让下⼀层进队
            vector<pair<TreeNode*, unsigned int>> tmp; // 让下⼀层进⼊这个队列
            for (auto& [x, y] : q)
            {
                if (x->left)
                    tmp.push_back({x->left, y * 2});
                if (x->right)
                    tmp.push_back({x->right, y * 2 + 1});
            }
            q = tmp;
        }
        return ret;
    }
};

4)在每个树行中找最大值

515. 在每个树行中找最大值

.1- 题目解析

        在用队列模拟层序遍历的时候,顺便统计每一层的最大值即可。

.2- 代码编写

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<int> largestValues(TreeNode* root) {
        vector<int> ret;
        if(root==nullptr)return ret;
        queue<TreeNode*> q;
        q.push(root);
        while(q.size())
        {
            int sz=q.size();
            int tmp=INT_MIN;
            for(int i=0;i<sz;i++)
            {
                auto t=q.front();
                q.pop();
                tmp=max(tmp,t->val);
                if(t->left)q.push(t->left);
                if(t->right)q.push(t->right);

            }
            ret.push_back(tmp);
        }
        return ret;
    }
};

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