「这是我参与11月更文挑战的第 30 天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战」
刷算法题，从来不是为了记题，而是练习把实际的问题抽象成具体的数据结构或算法模型，然后利用对应的数据结构或算法模型来进行解题。个人觉得，带着这种思维刷题，不仅能解决面试问题，也能更多的学会在日常工作中思考，如何将实际的场景抽象成相应的算法模型，从而提高代码的质量和性能
二叉树的锯齿形层序遍历
题目来源：LeetCode-103. 二叉树的锯齿形层序遍历
题目描述
给定一个二叉树，返回其节点值的锯齿形层序遍历。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）
示例
示例 1
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],
3
/ \
9 20
/ \
15 7
返回锯齿形层序遍历如下：
[
[3],
[20,9],
[15,7]
]
解题
解法一：广度优先搜索
思路
本题本质上就是二叉树的层序遍历。因此，不难想到用广度优先搜索的思想，实现过程中需要借助一个队列来记录每一层的结点
与层序遍历不同的是，每一层的结果按照锯齿形打印。所以，我们可以偶数层的数据，从左往右打印，奇数层的数据从右往左打印
这道题和高频算法面试题（十九）- 按之字形顺序打印二叉树这道题几乎一样，里边有图解整个过程
代码
func zigzagLevelOrder(root *TreeNode) (ans [][]int) {
if root == nil {
return
}
queue := []*TreeNode{root}
for level := 0; len(queue) > 0; level++ {
vals := []int{}
q := queue
queue = nil
for _, node := range q {
vals = append(vals, node.Val)
if node.Left != nil {
queue = append(queue, node.Left)
}
if node.Right != nil {
queue = append(queue, node.Right)
}
}
// 本质上和层序遍历一样，我们只需要把奇数层的元素翻转即可
if level%2 == 1 {
for i, n := 0, len(vals); i < n/2; i++ {
vals[i], vals[n-1-i] = vals[n-1-i], vals[i]
}
}
ans = append(ans, vals)
}
return
}
