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前言
每天至少一道算法题，死磕算法
看到二叉树就比较兴奋，因为《labuladong算法小抄》上说过刷题一定要先刷二叉树
那么为什么要先刷二叉树呢，因为二叉树是最容易培养框架思维的，而且大部分算法技巧，本质上都是树的遍历问题。
那么接下来一段时间我们就一起来探索二叉树的模板，多刷几道2叉树
Q:BFS和队列有什么关系？为什么BFS中常常有queue的影子？
A：
既然叫层序遍历，有时候你是不是要知道自己在第几层(好多题会这样考)，那我们访问第一层，打个标记，这是第一层，访问完毕，然后第一层的数据出来，我们访问第二层，在打个标记，这是第二层，访问完毕，第二层的数据都出来，我们访问第三层...这种访问数据的结构很像队列，访问第一层，a入列，开始访问，发现a下面有b，b入列，a出列，开始访问第二层，发现b下面有三个c,d,e三个元素，那么c,d,e入列，b出列...所以这种访问的方式不就是队列么，有了队列我们可以更好的访问，更好的记录楼层
接下来开始做题
题目
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的层序遍历 。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
示例 1：
输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：[[3],[9,20],[15,7]]
思路
二叉树的题目都有框架，我们做题的时候直接套用框架就可以了，但是一定要理解，然后在记忆
先上BFS的框架
function BFS(入口坐标) {
const queue = [] // 初始化队列queue
// 入口坐标首先入队
queue.push(入口坐标)
// 入口坐标是第一层也就是0，所以level从1开始，代表遍历第二层
let level = 1;
// 队列不为空，说明没有遍历完全
while(queue.length) {
// 当前queue的长度，一定要先声明长度，因为queue一直在变
let length = queue.length;
// for循环使当前层的都出列，下一层的都入列
for(let i=0;i<length;i++){
// 上面的i不要用，因为我们
let node = queue.shift();
// 从node上取出元素，放到queue队列中
queue.push(取出的元素)
}
// 层数+1；
level++;
}
}
有了框架，我们写起来直接套框架就可以啦
var levelOrder = function(root) {
// 如果入口是空的，那么直接返回空数组，无论是字符串，数组，链表，二叉树，首先要考虑为空的情况
if(!root){
return [];
}
// 初始化队列
let queue = [];
// 入口文件入列
queue.push(root);
// 要返回的结果，就是把每一层的数值以一个数组的形式返回
// 第一个数组就是第一层的值
let result = [[root.val]];
// 定义楼层
let level = 1;
// 开始遍历队列中的数据
while(queue.length){
// 当前楼层的长度
let length = queue.length;
// 初始化当前楼层数组
result[level] = [];
// 遍历当前楼层元素
for(let i=0;i<length;i++){
// 取出元素
let node = queue.shift();
// 访问左侧元素
if(node.left){
// 存入当前楼层数值
result[level].push(node.left.val);
// 添加元素入队列
queue.push(node.left);
}
// 访问右侧元素
if(node.right){
// 存入当前楼层数值
result[level].push(node.right.val);
// 添加元素入队列
queue.push(node.right);
}
}
// 如果当前楼层是空楼层，那么这层楼就不要了，是为了处理最后一层
if(!result[level].length){
result.pop();
}
// 访问下一层
level++;
}
return result;
};
总结
掌握了层序遍历，那可了不得，二叉树的大门正在慢慢向你敞开
