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二叉树的层序遍历（题号102）
题目
给你一个二叉树，请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
示例：
二叉树：[3,9,20,null,null,15,7]
3
/ \
9 20
/ \
15 7
返回其层序遍历结果：
[
[3],
[9,20],
[15,7]
]
链接
解释
这题其实感觉比较简单，就是一层层的循环跟节点，逻辑上没有什么需要注意的，就是代码的书写上有一些需要注意的问题，看看👇的代码就知道了。
自己的答案
var levelOrder = function(root) {
if (!root) return []
var arr1 = [root]
arr2 = []
while (arr1.length > 0) {
const { val, root } = arr1.reduce((total, item) => {
total.val.push(item.val)
item.left && total.root.push(item.left)
item.right && total.root.push(item.right)
return total
}, { val: [], root: [] })
arr1 = root
arr2.push(val)
}
return arr2
};
arr1用来存储节点，arr2用来存储最后的值。
首选处理root不存在的情况，这一点毋庸置疑。
之后开始遍历arr1，如果它存在，那么就循环它里面的内容，循环时要做两件事，首先拿到当前节点的值，之后拿到它的左节点和右节点，循环完毕后分别放到arr1和arr2中即可。
一开始用的是map，后来想了想，用了reduce，代码看上去确实更好一些，但感觉没有本质上的改变，依然需要两变量来存储每次循环后拿到的值，此时就有值得提升的地方了。
更好的方法
var levelOrder = function(root) {
if (!root) return []
var arr1 = [root]
arr2 = []
while (arr1.length > 0) {
var arrL = arr1.length
arr2.push([])
for (let i = 0; i < arrL; i++) {
const node = arr1.shift();
arr2[arr2.length - 1].push(node.val)
node.left && arr1.push(node.left)
node.right && arr1.push(node.right)
}
}
return arr2
};
这里相对于我自己的答案，并没有新建两个变量来存储节点和值，它其实利用了while的特性，我即使在内部修改arr1，但是在本次while循环结束前，其内部的arr1是不会受到影响的，那么就可以放心得对arr1和arr2进行处理了。
首先拿到循环前的arr1的长度，之后一个for循环，此时可以判断应该从arr1拿出几个节点，也不会拿太多，拿到下一轮循环的节点。
处理arr2是就更加简单了，在for循环开始前，先往arr2中插入一个空数组，之后在for循环中直接往arr2的最后一个元素中插入值即可，也不用新建一个变量来存储for循环中拿到的val来。
简单来说就是这样了，别的都没啥，就是细节都处理上不够到位，有待提高。
二叉树的最大深度（题号104）
题目
给定一个二叉树，找出其最大深度。
二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例：
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]
3
/ \
9 20
/ \
15 7
返回它的最大深度 3 。
链接
解释
这题主要有两种方法来解答，一种是广度优先算法（Breadth-First-Search），一种是深度优先算法（Depth-First-Search）
自己的答案（广度优先算法）
var maxDepth = function(root) {
if (!root) return 0
var level = 0
nodes = [root]
while (nodes.length > 0) {
var nL = nodes.length
for (let i = 0; i < nL; i++) {
var node = nodes.shift()
node.left && nodes.push(node.left)
node.right && nodes.push(node.right)
if (i === nL - 1) level++
}
}
return level
};
这没啥可说的 ，上一题十分类似，横向遍历所有节点，然后累计遍历层数
自己的答案（深度优先算法）
var maxDepth = function (node, length = 0) {
if (node) {
var left = maxDepth(node.left, length + 1)
right = maxDepth(node.right, length + 1)
return Math.max(left, right) || 1 + length
} else {
return 0
}
};
这方法看上去不错，而且是纯自己想出来的，没有参考别的资料什么的。不过一如既往，还是有些小瑕疵的，比方说这一行：
return Math.max(left, right) || 1 + length
这里感觉是有些奇怪的，本来是这样的：
return Math.max(1, left, right) + length
可是怎么算都不对，之后无意间尝试了上面的一种写法，然后就对了，之后就很莫名其妙，为什么会对呢？原来上面的写法将整体的运算逻辑改变了，如果Math.max是0，就直接返回1 + length，这样整体逻辑就对了，
好好想想，如果还是不明白的话。
更好的答案（深度优先算法）
const maxDepth = (root) => {
if (root == null) return 0;
const leftMaxDepth = maxDepth(root.left);
const rightMaxDepth = maxDepth(root.right);
return 1 + Math.max(leftMaxDepth, rightMaxDepth);
};
毕竟是第一次写深度优先算法，看了看别人的，发现自己还是有提升空间的，首先来说可以将root不存在的情况提出来，后续就是根本不需要第二个length参数，只需要每次累计1即可，然后进行递归调用，这其实和求平方那一题有点像，完全不要一个length来进行中转，递归的过程中并不需要这个数。
所以说以后写代码不要着急，仔细想想在动笔，会清晰很多的。
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经过有些朋友的提醒，感觉也应该按照题型分类
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