在上一节中，我们通过例题学习了二叉树的DFS（深度优先搜索），其实就是沿着一个方向一直向下遍历。那我们可不可以按照高度一层一层的访问树中的数据呢？当然可以，就是本节中我们要讲的BFS（宽度优先搜索），同时也被称为广度优先搜索。
我们仍然通过例题进行讲解。
01、题目分析
| 第102题：二叉树的层次遍历 |
|---|
| 给定一个二叉树，返回其按层次遍历的节点值。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。 |
示例:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]，
3
/ \
9 20
/ \
15 7
返回其层次遍历结果：[[3],[9,20],[15,7]]
本系列内容均为必须掌握！
02、BFS介绍
BFS，广度/宽度优先。其实就是从上到下，先把每一层遍历完之后再遍历一下一层。假如我们的树如下：
按照BFS，访问顺序如下：
a->b->c->d->e->f->g
了解了BFS，我们开始对本题进行分析。
03、递归求解
同样，我们先考虑本题的递归解法。想到递归，我们一般先想到DFS。我们可以对该二叉树进行先序遍历（根左右的顺序），同时，记录节点所在的层次level，并且对每一层都定义一个数组，然后将访问到的节点值放入对应层的数组中。
假设给定二叉树为[3,9,20,null,null,15,7]，图解如下：
根据以上分析，代码如下：
func levelOrder(root *TreeNode) [][]int {
return dfs(root, 0, [][]int{})
}
func dfs(root *TreeNode, level int, res [][]int) [][]int {
if root == nil {
return res
}
if len(res) == level {
res = append(res, []int{root.Val})
} else {
res[level] = append(res[level], root.Val)
}
res = dfs(root.Left, level+1, res)
res = dfs(root.Right, level+1, res)
return res
}
04、BFS求解
上面的解法，其实相当于是用DFS的方法实现了二叉树的BFS。那我们能不能直接使用BFS的方式进行解题呢？当然，我们可以使用Queue的数据结构。我们将root节点初始化进队列，通过消耗尾部，插入头部的方式来完成BFS。
具体步骤如下图：
根据以上分析，代码如下：
func levelOrder(root *TreeNode) [][]int {
var result [][]int
if root == nil {
return result
}
// 定义一个双向队列
queue := list.New()
// 头部插入根节点
queue.PushFront(root)
// 进行广度搜索
for queue.Len() > 0 {
var current []int
listLength := queue.Len()
for i := 0; i < listLength; i++ {
// 消耗尾部
// queue.Remove(queue.Back()).(*TreeNode)：移除最后一个元素并将其转化为TreeNode类型
node := queue.Remove(queue.Back()).(*TreeNode)
current = append(current, node.Val)
if node.Left != nil {
//插入头部
queue.PushFront(node.Left)
}
if node.Right != nil {
queue.PushFront(node.Right)
}
}
result = append(result, current)
}
return result
}
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