广度优先遍历与二叉树的什么遍历相似

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广度优先遍历类似于二叉树的层次遍历。广度优先搜索是从根结点开始沿着树的宽度搜索遍历，也就是按层次的去遍历；从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。

广度优先搜索(Breadth First Search)(其实是二叉树的层次遍历),又叫宽度优先搜索或横向优先搜索，是从根结点开始沿着树的宽度搜索遍历。

从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。

广度优先遍历与二叉树的什么遍历相似

上面二叉树的遍历顺序为：ABCDEFG. 可以利用队列实现广度优先搜索。

广度优先搜索算法：

保留全部结点，占用空间大；无回溯操作(即无入栈、出栈操作)，运行速度快。

广度优先搜索算法，一般需存储产生的所有结点，占用的存储空间要比深度优先搜索大得多，因此，程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间的问题。但广度优先搜索法一般无回溯操作，即入栈和出栈的操作，所以运行速度比深度优先搜索要快些。

示例：

广度优先遍历与二叉树的什么遍历相似

其过程检验来说是对每一层节点依次访问，访问完一层进入下一层，而且每个节点只能访问一次。对于上面的例子来说，广度优先遍历的结果是：A,B,C,D,E,F,G,H,I(假设每层节点从左到右访问)。

广度优先遍历各个节点，需要使用到队列（Queue）这种数据结构，queue的特点是先进先出，其实也可以使用双端队列，区别就是双端队列首位都可以插入和弹出节点。整个遍历过程如下：

首先将A节点插入队列中，queue（A）;
将A节点弹出，同时将A的子节点B，C插入队列中，此时B在队列首，C在队列尾部，queue（B，C）；
将B节点弹出，同时将B的子节点D，E插入队列中，此时C在队列首，E在队列尾部，queue（C，D，E）;
将C节点弹出，同时将C的子节点F，G，H插入队列中，此时D在队列首，H在队列尾部，queue（D，E，F，G，H）；
将D节点弹出，D没有子节点，此时E在队列首，H在队列尾部，queue（E，F，G，H）；
...依次往下，最终遍历完成

Java代码大概如下：

public class TreeNode {
    int val = 0;
    TreeNode left = null;
    TreeNode right = null;

    public TreeNode(int val) {
        this.val = val;
    }
}
public class Solution {
    public ArrayList wide(TreeNode root) {
        ArrayList lists=new ArrayList();
        if(root==null)
            return lists;
        Queue queue=new LinkedList();
        queue.offer(root);
        while(!queue.isEmpty()){
            TreeNode node = queue.poll();
            if(node.left!=null){
                queue.offer(node.left);
            }
            if(node.right!=null){
                queue.offer(node.right);
            }
            lists.add(node.val);
		}
        return lists;
    }
}

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