宽度优先搜索算法（BFS）

旧城等待， 2024-04-25 08:45 3阅读 0赞

## 宽度优先搜索算法（BFS）是什么？ ##

**宽度优先搜索算法（BFS）**（也称为**广度优先搜索**）主要运用于树、图和矩阵（这三种可以都归类在图中），用于在图中从起始顶点开始**逐层**地向外探索，直到找到目标顶点为止。

在本篇文章中，我们主要讨论其在**树**中的运用

### 树的宽度优先搜索 ###

**树的宽度优先搜索 即 树的层序遍历** ：逐层访问树的节点，并按照层级顺序输出节点的值。从树的根节点开始，逐层向下遍历，先访问当前层的所有节点，然后再访问下一层的节点，依次类推直到遍历完整棵树

其过程如下图所示：

![9561289a7a1a425b92a5ec0d9aae70ff.jpeg][]

> **如何实现树的层序遍历呢？**

我们在遍历每一层节点时，都是**从左向右**依次遍历的，即先遍历上一层节点中的**第一个节点的孩子节点 ，**即优先遍历前面的节点，此时，满足 **“先进先出”**，因此，我们可以使用**队列**来帮助我们完成层序遍历

具体步骤如下：

> 1. 先将根节点放入队列中
> 
> 2. 从队列中出队一个节点，并将该节点的所有孩子节点（如果有）依次放入队列中
> 
> 3. 继续取出节点，指导队列为空
> 
> 4. 当队列为空时，遍历完成

接下来，我们通过一些练习来进一步体会和掌握BFS

## 相关练习 ##

### 练习1：N叉树的层序遍历 ###

**题目链接：**

[429. N 叉树的层序遍历 - 力扣（LeetCode）][429. N _ - _LeetCode]

**题目描述：**

给定一个 N 叉树，返回其节点值的*层序遍历*。（即从左到右，逐层遍历）。

树的序列化输入是用层序遍历，每组子节点都由 null 值分隔（参见示例）。

**示例 1：**

![4f95552183d300250371208e27cbd82f.png][]

输入：root = [1,null,3,2,4,null,5,6]
    输出：[[1],[3,2,4],[5,6]]

**示例 2：**

![5a93491b7e909f1e8f132292bc991889.png][]

输入：root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14]
    输出：[[1],[2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13],[14]]

**提示：**

*  树的高度不会超过 `1000`
 *  树的节点总数在 `[0, 10^4]` 之间

**思路分析：**

本题要求我们返回N叉树节点值的层序遍历，且以 List<List<Integer>>类型的结果返回，即每一层使用一个列表来存储本层的所有节点的值，然后将这些列表放到一个列表中返回

> **在这里，我们可以使用队列来帮助我们进行层序遍历，但在将节点出队时，也会将其孩子节点放入队列中，那么，我们如何区分每一层的节点呢？**

我们可以使用一个变量 count 在节点出队之前，记录队列当前节点个数（即这一层节点个数），然后再将这 count 个节点依次出队列，将其节点值放入列表中，同时将其孩子节点放入队列中

**具体步骤：**

> 1. **先判断树是否为空**，不为空将根节点放入队列中
> 
> 2. 记录当前队列中包含的节点个数count
> 
> 3. 将count个节点依次出队列，将其节点值放入一个临时列表中，同时将其孩子节点放入队列中
> 
> 4. 遍历完count个节点后，临时列表中就存放了这一层所有节点的值，然后再将临时列表放入结果列表中
> 
> 5. 继续遍历，直到队列为空
> 
> 6. 返回结果

**代码实现：**

class Solution {
        public List<List<Integer>> levelOrder(Node root) {
           List<List<Integer>> ret = new ArrayList<>();
            Node cur = root;
            Queue<Node> queue = new ArrayDeque<>();
            //先将根节点放入队列中
            if(cur == null) return ret;
            queue.add(cur);
    
            int count = 0;
            while (!queue.isEmpty()){
                //先记录当前队列中节点个数
                count = queue.size();
                List<Integer> tmp = new ArrayList<>();//使用临时表存储这一层节点的值
                for (int i = 0; i < count; i++) {
                    cur = queue.poll();//将队头元素出队
                    tmp.add(cur.val);
                    for (Node child: cur.children) {//将队头元素的孩子节点放入队列中
                        queue.add(child);
                    }
                }
                ret.add(tmp);//将临时表放入ret中
            }
            return ret;
        }
    }

### 练习2：二叉树的锯齿形层序遍历 ###

**题目链接：**

[103. 二叉树的锯齿形层序遍历 - 力扣（LeetCode）][103. _ - _LeetCode]

**题目描述：**

给你二叉树的根节点 `root` ，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 1：**

![c020610ca7d119826367659237eb6be0.jpeg][]

输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
    输出：[[3],[20,9],[15,7]]

**示例 2：**

输入：root = [1]
    输出：[[1]]

**示例 3：**

输入：root = []
    输出：[]

**提示：**

*  树中节点数目在范围 `[0, 2000]` 内
 *  `-100 <= Node.val <= 100`

**思路分析：**

本题要求我们返回二叉树的锯齿形层序遍历，

> **什么是锯齿形层序遍历？**

先从左向右，再从右向左地对每一层节点进行遍历

以示例1为例：

![f614ee09d71046d7b4f500426e30a02a.jpeg][]

即**当前层数为奇数时，从左向右遍历；当前层数为偶数时，从右向左遍历**

因此，本题的解题思路与练习1类似，唯一不同的是：在偶数层时需要将所有节点的值进行逆序，我们可以使用一个int类型的变量（或boolean类型的变量）来标记这一层的节点是否需要逆序

**代码实现：**

class Solution {
        public List<List<Integer>> zigzagLevelOrder(TreeNode root) {
           List<List<Integer>> ret = new ArrayList<>();
            Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
            int flag = 1;//标识是否需要逆序
            TreeNode cur = root;
            //先将根节点放入队列中
            if(cur == null) return ret;
            queue.add(cur);
    
            int count = 0;
            while(!queue.isEmpty()){
                //先记录当前队列节点个数
                count = queue.size();
                //依次出队列
                List<Integer> tmp = new ArrayList<>();
                for(int i = 0; i < count; i++){
                    cur = queue.poll();
                    tmp.add(cur.val);
                    //将其孩子节点入队列
                    if(cur.left != null) queue.add(cur.left);
                    if(cur.right != null) queue.add(cur.right);
                }
                //判断是否需要逆序
                if(flag == -1){
                    Collections.reverse(tmp);
                }
                ret.add(tmp);
                flag = -flag;
                
            }
            return ret;
        }
    }

### 练习3：在每个树行中找最大值 ###

**题目链接：**

[LCR 044. 在每个树行中找最大值 - 力扣（LeetCode）][LCR 044. _ - _LeetCode]

**题目描述：**

给定一棵二叉树的根节点 `root` ，请找出该二叉树中每一层的最大值。

**示例1：**

输入: root = [1,3,2,5,3,null,9]
    输出: [1,3,9]
    解释:
              1
             / \
            3   2
           / \   \  
          5   3   9

**示例2：**

输入: root = [1,2,3]
    输出: [1,3]
    解释:
              1
             / \
            2   3

**示例3：**

输入: root = [1]
    输出: [1]

**示例4：**

输入: root = [1,null,2]
    输出: [1,2]
    解释:      
               1 
                \
                 2

**示例5：**

输入: root = []
    输出: []

**提示：**

*  二叉树的节点个数的范围是 `[0,104]`
 *  `-231 <= Node.val <= 231 - 1`

**思路分析：**

题目要求我们找到二叉树中每一层中的最大值，因此，我们只需要进行层序遍历，并在每一层中寻找最大值即可

**代码实现：**

class Solution {
        public List<Integer> largestValues(TreeNode root) {
            List<Integer> ret = new ArrayList<>();
            TreeNode cur = root;
            Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
            //先将根节点放入
            if(cur == null) return ret;
            queue.add(cur);
    
            int count = 0;
            while(!queue.isEmpty()){
                //先计算队列中有多少个元素
                count = queue.size();
                //将元素依次出队列
                int max = Integer.MIN_VALUE;
                for(int i = 0; i < count; i++){
                    cur = queue.poll();
                    if(max < cur.val){//寻找这一层的最大值
                        max = cur.val;
                    }
                    //将其孩子节点放入队列中
                    if(cur.left != null) queue.add(cur.left);
                    if(cur.right != null) queue.add(cur.right);
                }
                ret.add(max);//将这一层的最大值添加到ret中
            }
            return ret;
        }
    }

### 练习4：二叉树的最大宽度 ###

**题目链接：**

[662. 二叉树最大宽度 - 力扣（LeetCode）][662. _ - _LeetCode]

**题目描述：**

给你一棵二叉树的根节点 `root` ，返回树的 **最大宽度** 。

树的 **最大宽度** 是所有层中最大的 **宽度** 。

每一层的 **宽度** 被定义为该层最左和最右的非空节点（即，两个端点）之间的长度。将这个二叉树视作与满二叉树结构相同，两端点间会出现一些延伸到这一层的 `null` 节点，这些 `null` 节点也计入长度。

题目数据保证答案将会在 **32 位** 带符号整数范围内。

**示例 1：**

![2288520f87d9a0a9c9a66fd097fc9982.jpeg][]

输入：root = [1,3,2,5,3,null,9]
    输出：4
    解释：最大宽度出现在树的第 3 层，宽度为 4 (5,3,null,9) 。

**示例 2：**

![1abe6e9401330137b4cef852150353c6.jpeg][]

输入：root = [1,3,2,5,null,null,9,6,null,7]
    输出：7
    解释：最大宽度出现在树的第 4 层，宽度为 7 (6,null,null,null,null,null,7) 。

**示例 3：**

![33fe2ac2947195d5cab02c41af1f5a74.jpeg][]

输入：root = [1,3,2,5]
    输出：2
    解释：最大宽度出现在树的第 2 层，宽度为 2 (3,2) 。

**提示：**

*  树中节点的数目范围是 `[1, 3000]`
 *  `-100 <= Node.val <= 100`

**思路分析：**

题目要求我们返回二叉树的最大宽度，需要注意的是：这里的宽度不是指这一层有多少个节点，而是指**这一层最左端的非空节点left和最右端的非空节点right之间的长度**，left和right之间为空或不存在的节点也需计入长度

我们以示例2为例：

![58de6cc4e56d457cadcdb9670dd4bea2.jpeg][]

left和right之间的节点及其延伸到这一层的null节点都要计入，因此，我们首先可以想到：可以添加这些空节点，即若当前节点的右孩子为空，则将null入队列；若当前节点为null，则将null null两个节点入队列，这样，我们就补齐了这一层两端点之间的节点，因此可以直接使用 count 变量记录这一层的宽度，但是，虽然树中节点的数目范围为 1 - 3000，但若出现极端情况，即：

![34f97081655446fab4f6ea5ac8fb7726.jpeg][]

此时，需要补充的空节点数量非常多，超出时间限制，因此，该方法不能解决本题

本层宽度 = 最左端的非空节点left和最右端的非空节点right之间的长度，因此，我们可以直接寻找最左端非空节点left的位置 和最右端非空节点right的位置，然后就可以直接求出这一层的宽度

> **如何找到最左端非空节点left的位置 和最右端非空节点right的位置?**

我们对节点进行编号，从1开始（即根节点为1），这样当前节点cur的编号为index，则其左孩子为2\*index，右孩子为2\*index + 1，通过编号，我们就能很容易的找到每一个节点，此时， **每一层的宽度 = 最右侧非空节点right的编号 - 最左侧非空节点left的编号 + 1**，在这里，我们使用 Pair(配对) 来关联当前节点和其编号

**具体步骤：**

> 1. 将根节点及其编号1放入队列中，此时最大宽度为1
> 
> 2. 先记录当前队列中元素个数count
> 
> 3. 将count个元素依次出队列，记录第一个节点的编号 和最后一个节点的编号，遍历过程中，将当前节点的孩子节点和编号放入队列中
> 
> 4. 计算该层宽度 right - left + 1，并更新最大宽度
> 
> 5. 继续遍历，直达队列为空

**代码实现：**

class Solution {
        public int widthOfBinaryTree(TreeNode root) {
            TreeNode cur = root;
            Queue<Pair<TreeNode, Integer>> queue = new ArrayDeque<>();
            queue.add(new Pair<TreeNode, Integer>(root, 1));//将根节点添加到队列中
            int ret = 1;//最大宽度
            int count = 0;
            while(!queue.isEmpty()){
                count = queue.size();
                int left = 0, right = 0;//记录最左端和最右端非空节点的编号
                for(int i = 0; i < count; i++){
                    Pair<TreeNode, Integer> pair = queue.poll();
                    int index = pair.getValue();
                    if(i == 0) left = index;//第一个非空节点
                    if(i == count - 1) right = index;//最后一个非空节点
                    cur = pair.getKey();
                    if(cur.left != null) queue.add(new Pair<TreeNode, Integer>(cur.left, index*2));
                    if(cur.right != null) queue.add(new Pair<TreeNode, Integer>(cur.right, index*2 + 1));
                }
                ret = Math.max(ret, right - left + 1);//更新最大宽度
            }
            return ret;
        }
    }

[9561289a7a1a425b92a5ec0d9aae70ff.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/6ccbc68ac1834b8fb6f07814743220e2.jpeg
[429. N _ - _LeetCode]: https://leetcode.cn/problems/n-ary-tree-level-order-traversal/description/
[4f95552183d300250371208e27cbd82f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/dc70572105e64b3eb8a7d1196e5bbb8d.png
[5a93491b7e909f1e8f132292bc991889.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/2fd3164c0d15482c9c8499e3e56c470e.png
[103. _ - _LeetCode]: https://leetcode.cn/problems/binary-tree-zigzag-level-order-traversal/description/
[c020610ca7d119826367659237eb6be0.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/6ca405b18785409d8aa1621da6259d31.jpeg
[f614ee09d71046d7b4f500426e30a02a.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/74ff133f9d3c4a05a7397f274585cf1c.jpeg
[LCR 044. _ - _LeetCode]: https://leetcode.cn/problems/hPov7L/description/
[662. _ - _LeetCode]: https://leetcode.cn/problems/maximum-width-of-binary-tree/description/
[2288520f87d9a0a9c9a66fd097fc9982.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/7d86e72c22804a15938f3b460abb86e9.jpeg
[1abe6e9401330137b4cef852150353c6.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/778512f4f2294bd2a83a37dc9871451c.jpeg
[33fe2ac2947195d5cab02c41af1f5a74.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/a3afd0879ff14d388006186a392beeda.jpeg
[58de6cc4e56d457cadcdb9670dd4bea2.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/c3dcd6841438488c9f732e5106614f50.jpeg
[34f97081655446fab4f6ea5ac8fb7726.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/8423554cb4c6404ab86cdb673f38b3e4.jpeg