给你一个二叉树，请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。
二叉树是计算机科学中非常基础且重要的数据结构，它由节点和连接它们的边组成。其中一个节点为根节点，除此之外其他的节点都有唯一一个父节点。层序遍历是二叉树遍历的一种，也是最常见的一种遍历方法。它是按照二叉树的深度，从上到下一层一层地进行遍历的过程。下面，我们将通过Python代码来实现二叉树的层序遍历。
二叉树链式结构的简单实现： 此处为了快速创建一棵二叉树，只是简单创建每一个节点然后把它们连接起来；
层序遍历： 除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外，还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的根节点所在层数为1，层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发，首先访问第一层的树根节点，然后从左到右访问第2层上的节点，接着是第三层的节点，以此类推，自上而下，自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。 可以参考下图：
二叉树在作为一种重要的数据结构，它的很多算法的思想在很多地方都用到了，比如说大名鼎鼎的 STL 算法模板，里面的优先队列（priority_queue）、集合（set、map）等等都用到了二叉树里面的思想，如果有兴趣的小伙伴可以去查找一些这些方面的资料。但是我们现在先不讨论那么高深的数据结构，我们先从二叉树的遍历开始：
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我们首先定义一个结构来存放二叉树的节点 结构体里分别存放左子节点和右子节点以及节点存放的数据
二叉树是一种常见的数据结构，每个节点最多有两个子节点，通常称为左子节点和右子节点。实现二叉树通常涉及定义节点类（包含数据和指向子节点的指针）以及相应的插入、删除和查找操作。遍历二叉树则是访问其所有节点的过程，常见的遍历方式有前序遍历（根-左-右）、中序遍历（左-根-右）和后序遍历（左-右-根）。这些遍历方法可以递归或迭代实现，对于理解二叉树结构和操作非常重要。
「精简之后的代码根本看不出是哪种遍历方式，也看不出递归三部曲的步骤，所以如果对二叉树的操作还不熟练，尽量不要直接照着精简代码来学。」
访问的顺序为 ： 1、2、3、NULL、NULL 、NULL、4、5、NULL 、NULL、6、NULL、NULL 。
不知不觉二叉树已经和我们度过了「三十三天」，代码随想录里已经发了「三十三篇二叉树的文章」，详细讲解了「30+二叉树经典题目」，一直坚持下来的录友们一定会二叉树有深刻理解了。
顾名思义，对于树型结构，层序遍历就是按层从上到下，每层按一定顺序对树的节点进行遍历。我们通过如图所示的二叉树进行说明：对于左边的二叉树，按层划分后可得到右边的分层结构。
📷 开卷数据结构？实现链式二叉树超详解 一、前言 二、二叉树 1、二叉树概念 2、链式存储 三、链式二叉树的实现 1、接口展示 2、节点类型创建 3、快速建树 4、二叉树遍历 1）前序遍历 2）中序遍历 3）后序遍历 4）层序遍历 5）遍历测试 5、判断是否为完全二叉树 6、二叉树销毁 7、二叉树节点个数 8、二叉树叶子结点个数 9、二叉树第K层节点个数 10、二叉树查找值为x的节点 11、二叉树的深度 四、测试 一、前言 本章将讲解： 二叉树的概念以及各种接口实现 注：这里我们不会像之前数据结构
这道题目背后有一个让程序员心酸的故事，听说 Homebrew的作者Max Howell，就是因为没在白板上写出翻转二叉树，最后被Google拒绝了。（真假不做判断，权当一个乐子哈）
完全二叉树: 完全二叉树是效率很高的数据结构，完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。
二叉树（Binary tree）是树形结构的一个重要类型。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式，即使是一般的树也能简单地转换为二叉树，而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。简言之，二叉树是数据结构中非常重要的东西，在很多OJ试题和笔试题中，都会出现它的影子；至于高阶数据结构中的各种树，比如二叉搜索树、AVL树、红黑树、B树等都是基于二叉树的高阶树。总之，现在把普通二叉树学好了，对以后的学习是十分有帮助的。
层序遍历所要解决的问题很好理解，就是按二叉树从上到下，从左到右依次打印每个节点中存储的数据。如下图：
4.每次循环开始时先进行出队操作，若当前出队元素为null则证明已经完成层序遍历结束循环循环，若不为null则打印该节点的值，并判断该节点是否存在左右子树，若存在则依次插入队列中。
我们在这里看到的层序遍历还和之前我们做的不一样，我们来看结果，发现二叉树的每一层分别进行分行输出。
头文件Tree.h，这里封装了树的接口，需要时直接#include"Tree.h"。
前面,我们在"树的概念"一文中已经介绍过了二叉树的基本概念,二叉树较于线性表(顺序表和链表等),难度有一定提升,主要是要熟练掌握递归,很多有关"二叉树"的操作都需要使用递归算法.
树的重建（Tree Reconstruction）是一种从给定的遍历序列中恢复原树结构的算法。在本文中，我们将讨论树的重建问题以及常见的重建算法，包括先序遍历和中序遍历序列重建二叉树，以及层序遍历序列重建二叉树。我们将提供Python代码实现，并详细说明每个算法的原理和步骤。
树是一种非常重要的非线性结构，本身具有递归的性质(在其后的编程中体现的淋漓尽致)。
以上就是有关二叉树实现的内容啦 ~ 关键是要理解递归是怎么实现的，利用二叉树由根节点、左右子树构成的特性来实现递归，完结撒花 ~🥳🥳🎉🎉🎉
博主最近在刷leetcode，做到二叉树套题的时候发现很多题的解题思路都是基于二叉树的层序遍历来完成的，因此写下这篇文章，记录一下二叉树层序遍历这件"神器"在实战的运用。
搜集题目的难度是在简单级别和中级级别，也是面试常考的题目。题目的题解，使用的开发语言是Swift。
二叉树的遍历方式分为俩种，一种是深度优先遍历也就是我们常说的 DFS，另一种是广度优先遍历我们常用 BFS 来称呼；深度优先遍历实现的方法有俩种，一种是递归还有一种是迭代，而广度优先遍历则是利用队列来实现的，我们称之为层序遍历。
给你一个二叉树，请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
前中后三种序列，递归都是一样的理解。迭代的话，前后两个可以互相理解。中序需要单独理解。当然我认为可能我还没有理解透彻。
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成的一个具有层次关系的集合；它被称为树因为其看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
这是一篇关于 二叉树 题解博客，主要包含以下题目，可根据当前文章中的目录随意跳转查看
二叉树（Binary tree）是树形结构的一个重要类型。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式，即使是一般的树也能简单地转换为二叉树，而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。二叉树特点是每个节点最多只能有两棵子树，且有左右之分。
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
链接：103. 二叉树的锯齿形层序遍历 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
给定一棵二叉树的中序遍历和前序遍历，请你先将树做个镜面反转，再输出反转后的层序遍历的序列。所谓镜面反转，是指将所有非叶结点的左右孩子对换。这里假设键值都是互不相等的正整数。
二叉树的遍历：是指从根结点出发，按照某种次序依次访问二叉树中的所有结点，使得每个结点被访问一次且仅被访问一次。
一棵深度为k的有n个结点的二叉树，对树中的结点按从上至下、从左到右的顺序进行编号，如果编号为i（1≤i≤n）的结点与满二叉树中编号为i的结点在二叉树中的位置相同，则这棵二叉树称为完全二叉树。
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值 「自底向上的层序遍历」 。（即按从叶子节点所在层到根节点所在的层，逐层从左向右遍历）。
今天来回顾一下二叉树，翻转二叉树，绝对是面试题目了，代码不长，又考察对二叉树的操作。
https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/
最近至少有3个朋友在字节、小红书、蚂蚁的前端面试中遇到了同一道算法题，二叉树的最大深度...
学过数据结构的同学一定对树这种数据结构非常熟悉了，树是一种非常高效的非线性存储结构，学好树对理解一些复杂的算法非常有帮助。树有以下内容需要掌握：
如果之前两篇二叉树：看看这些树的最大深度， 二叉树：看看这些树的最小深度都认真看了的话，这道题目可以分分钟刷掉了，愉快过节！
从概念中可以看出，二叉树定义是递归式的，因此后序基本操作中基本都是按照该概念实现的
树（Tree）是n（n≥0）个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中：①有且仅有一个特定的称为根（Root）的结点；②当n>1时，其余结点可分为m（m>0）个互不相交的有限集T 1 {T}_{1}T 1 、T 2 {T}_{2}T 2 、… 、T m {T}_{m}T m ，其中每一个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树（Sub Tree）。
节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度； 如上图：A的为6 叶节点或终端节点：度为0的节点称为叶节点； 如上图：B、C、H、I...等节点为叶节点 非终端节点或分支节点：度不为0的节点； 如上图：D、E、F、G...等节点为分支节点 双亲节点或父节点：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点； 如上图：A是B的父节点 孩子节点或子节点：一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点； 如上图：B是A的孩子节点 兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点； 如上图：B、C是兄弟节点 树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度； 如上图：树的度为6 节点的层次：从根开始定义起，根为第1层，根的子节点为第2层，以此类推； 树的高度或深度：树中节点的最大层次； 如上图：树的高度为4 堂兄弟节点：双亲在同一层的节点互为堂兄弟；如上图：H、I互为兄弟节点 节点的祖先：从根到该节点所经分支上的所有节点；如上图：A是所有节点的祖先 子孙：以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图：所有节点都是A的子孙 森林：由m（m>0）棵互不相交的树的集合称为森林；
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）。
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