作者： 负雪明烛
id： fuxuemingzhu
个人博客： http://fuxuemingzhu.cn/

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目录

• * 题目描述
  • 题目大意
  • 解题方法
  • * 方法一：BFS
    • 方法二：DFS
  • 参考资料
  • 日期

题目地址：https://leetcode.com/problems/n-ary-tree-preorder-traversal/description/

Given an n-ary tree, return the level order traversal of its nodes’ values. (ie, from left to right, level by level).

For example, given a 3-ary tree:

We should return its level order traversal:

[
     [1],
     [3,2,4],
     [5,6]
]

Note:

1. The depth of the tree is at most 1000.
2. The total number of nodes is at most 5000.

N叉树的层次遍历。

方法一：BFS

首先得明白，这个N叉树是什么样的数据结构定义的。val是节点的值，children是一个列表，这个列表保存了其所有节点。

层次遍历比较好理解，就是每层的值保存在一个list中，总的再返回一个list即可。

我们知道这个属于先进先出的结构，其实就是用队列就好了。需要注意是每层都在一个list中，所以在进入队列的时候需要保存一下这个节点属于哪个层。这样当遍历它的时候，就能直接放入它那层的list的末尾即可。难点在维护这个层数。

另外犯了一个小错，当root不存在的时候应该返回的是[]，而不是[[]]。

代码如下：

"""
# Definition for a Node.
class Node(object):
    def __init__(self, val, children):
        self.val = val
        self.children = children
"""
class Solution(object):
    def levelOrder(self, root):
        """
        :type root: Node
        :rtype: List[List[int]]
        """
        if not root:
            return []
        queue = [(root, 0)]
        res = [[]]
        while queue:
            node, level = queue.pop(0)
            if level >= len(res):
                res.append([])
            res[level].append(node.val)
            for child in node.children:
                queue.append((child, level + 1))
        return res

二刷，换了一个BFS的写法，我认为下面的这个写法更清晰，而且是个模板，可以直接交套用。

"""
# Definition for a Node.
class Node(object):
    def __init__(self, val, children):
        self.val = val
        self.children = children
"""
class Solution(object):
    def levelOrder(self, root):
        """
        :type root: Node
        :rtype: List[List[int]]
        """
        res = []
        que = collections.deque()
        que.append(root)
        while que:
            level = []
            size = len(que)
            for _ in range(size):
                node = que.popleft()
                if not node:
                    continue
                level.append(node.val)
                for child in node.children:
                    que.append(child)
            if level:
                res.append(level)
        return res

方法二：DFS

实现起来稍微难了一点，因为需要我们根据层数来添加到对应的数组里面去。不过这个比一般的递归简单的地方在于不用考虑root节点的值在什么位置进行添加，因为不在同一层，不会相互影响的。

"""
# Definition for a Node.
class Node(object):
    def __init__(self, val, children):
        self.val = val
        self.children = children
"""
class Solution(object):
    def levelOrder(self, root):
        """
        :type root: Node
        :rtype: List[List[int]]
        """
        res = []
        self.getLevel(root, res, 0)
        return res

    def getLevel(self, root, res, level):
        if not root:
            return []
        if level == len(res):
            res.append([])
        res[level].append(root.val)
        for child in root.children:
            self.getLevel(child, res, level + 1)
        return res

637. Average of Levels in Binary Tree

2018 年 7 月 12 日 —— 天阴阴地潮潮，已经连着两天这样了
2018 年 11 月 ９ 日 —— 睡眠可以