二叉树的层序遍历 算法实现 广度优先遍历一般借助「队列」来实现。队列的规则是“先进先出”，广度优先遍历的规则是”一层层平推“， 两者背后的思想是一致的。 // === File: binary_tree_bfs.swift === /* 层序遍历 */ func levelOrder(root: TreeNode) -> [Int] { // 初始化队列，加入根结点 var queue: [TreeNode] Search」，简称为 BFS 和 DFS 。 9.3.1. 广度优先遍历 广度优先遍历优是一种由近及远的遍历方式，从距离最近的顶点开始访问，并一层层向外扩张。具体地，从某 个顶点出发，先遍历该顶点的所有邻接顶点，随后遍历下个顶点的所有邻接顶点，以此类推⋯⋯ 9. 图 hello‑algo.com 148 Figure 9‑9. 图的广度优先遍历 算法实现 BFS 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，这与 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，这与 BFS “由近及远”的思想是异曲同工的。 1. 将遍历起始顶点 startVet 加入队列，并开启循环； 2. 在循环的每轮迭代中，弹出队首顶点弹出并记录访问，并将该顶点的所有邻接顶点加入到队列尾部； 3. 循环 2. ，直到所有顶点访问完成后结束； 为了防止重复遍历顶点，我们需要借助一个哈希表 visited 来记录哪些结点已被访问。 // === File:

二叉树的层序遍历 算法实现 广度优先遍历一般借助「队列」来实现。队列的规则是“先进先出”，广度优先遍历的规则是”一层层平推“， 两者背后的思想是一致的。 // === File: binary_tree_bfs.swift === /* 层序遍历 */ func levelOrder(root: TreeNode) -> [Int] { // 初始化队列，加入根结点 var queue: [TreeNode] Search」，简称为 BFS 和 DFS 。 9.3.1. 广度优先遍历 广度优先遍历优是一种由近及远的遍历方式，从距离最近的顶点开始访问，并一层层向外扩张。具体地，从某 个顶点出发，先遍历该顶点的所有邻接顶点，随后遍历下个顶点的所有邻接顶点，以此类推⋯⋯ 9. 图 hello‑algo.com 148 Figure 9‑9. 图的广度优先遍历 算法实现 BFS 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，这与 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，这与 BFS “由近及远”的思想是异曲同工的。 1. 将遍历起始顶点 startVet 加入队列，并开启循环； 2. 在循环的每轮迭代中，弹出队首顶点弹出并记录访问，并将该顶点的所有邻接顶点加入到队列尾部； 3. 循环 2. ，直到所有顶点访问完成后结束； 为了防止重复遍历顶点，我们需要借助一个哈希表 visited 来记录哪些结点已被访问。 // === File:

代码实现 广度优先遍历通常借助“队列”来实现。队列遵循“先进先出”的规则，而广度优先遍历则遵循“逐层推进” 的规则，两者背后的思想是一致的。 // === File: binary_tree_bfs.swift === /* 层序遍历 */ func levelOrder(root: TreeNode) -> [Int] { // 初始化队列，加入根节点 var queue: [TreeNode] search」，简称 BFS 和 DFS 。 9.3.1 广度优先遍历 广度优先遍历是一种由近及远的遍历方式，从某个节点出发，始终优先访问距离最近的顶点，并一层层向外 扩张。如图 9‑9 所示，从左上角顶点出发，先遍历该顶点的所有邻接顶点，然后遍历下一个顶点的所有邻接 顶点，以此类推，直至所有顶点访问完毕。 图 9‑9 图的广度优先遍历 1. 算法实现 BFS 通常借助队列来实现。队列具有“先入先出”的性质，这与 通常借助队列来实现。队列具有“先入先出”的性质，这与 BFS 的“由近及远”的思想异曲同工。 1. 将遍历起始顶点 startVet 加入队列，并开启循环。 2. 在循环的每轮迭代中，弹出队首顶点并记录访问，然后将该顶点的所有邻接顶点加入到队列尾部。 3. 循环步骤 2. ，直到所有顶点被访问完成后结束。 为了防止重复遍历顶点，我们需要借助一个哈希表 visited 来记录哪些节点已被访问。 第 9 章 图 hello‑algo

adth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历 1. 代码实现 广度优先遍历通常借助“队列”来实现。队列遵循“先进先出”的规则，而广度优先遍历则遵循“逐层推进” 的规则，两者背后的思想是一致的。实现代码如下： // === File: binary_tree_bfs.swift === /* 层序遍历 */ 所示，从左上角顶点出发，首先遍历该顶点的所有邻接顶点，然后遍历下一个顶点的所有邻 接顶点，以此类推，直至所有顶点访问完毕。 图 9‑9 图的广度优先遍历 1. 算法实现 BFS 通常借助队列来实现，代码如下所示。队列具有“先入先出”的性质，这与 BFS 的“由近及远”的思想 异曲同工。 1. 将遍历起始顶点 startVet 加入队列，并开启循环。 2. 在循环的每轮迭代中，弹出队首顶点并记录访问，然后将该顶点的所有邻接顶点加入到队列尾部。 199 3. 循环步骤 2. ，直到所有顶点被访问完毕后结束。 为了防止重复遍历顶点，我们需要借助一个哈希表 visited 来记录哪些节点已被访问。 // === File: graph_bfs.swift === /* 广度优先遍历 */ // 使用邻接表来表示图，以便获取指定顶点的所有邻接顶点 func graphBFS(graph: GraphAdjList, startVet:

adth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历 1. 代码实现 广度优先遍历通常借助“队列”来实现。队列遵循“先进先出”的规则，而广度优先遍历则遵循“逐层推进” 的规则，两者背后的思想是一致的。实现代码如下： // === File: binary_tree_bfs.swift === /* 层序遍历 */ 所示，从左上角顶点出发，首先遍历该顶点的所有邻接顶点，然后遍历下一个顶点的所有邻 接顶点，以此类推，直至所有顶点访问完毕。 图 9‑9 图的广度优先遍历 1. 算法实现 BFS 通常借助队列来实现，代码如下所示。队列具有“先入先出”的性质，这与 BFS 的“由近及远”的思想 异曲同工。 1. 将遍历起始顶点 startVet 加入队列，并开启循环。 2. 在循环的每轮迭代中，弹出队首顶点并记录访问，然后将该顶点的所有邻接顶点加入到队列尾部。 key 而不存储 value 的哈希表，它可以在 ?(1) 时间复杂度下进行 key 的增删查改操作。根据 key 的唯一性，哈希集合通常用于数据去重等场景。 // === File: graph_bfs.swift === /* 广度优先遍历 */ // 使用邻接表来表示图，以便获取指定顶点的所有邻接顶点 func graphBFS(graph: GraphAdjList, startVet:

breadth‑first search, BFS」，它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历 1. 代码实现 广度优先遍历通常借助“队列”来实现。队列遵循“先进先出”的规则，而广度优先遍历则遵循“逐层推进” 的规则，两者背后的思想是一致的。实现代码如下： // === File: binary_tree_bfs.swift === /* 层序遍历 */ 所示，从左上角顶点出发，首先遍历该顶点的所有邻接顶点，然后遍历下一个顶点的所有邻 接顶点，以此类推，直至所有顶点访问完毕。 图 9‑9 图的广度优先遍历 1. 算法实现 BFS 通常借助队列来实现，代码如下所示。队列具有“先入先出”的性质，这与 BFS 的“由近及远”的思想 异曲同工。 1. 将遍历起始顶点 startVet 加入队列，并开启循环。 2. 在循环的每轮迭代中，弹出队首顶点并记录访问，然后将该顶点的所有邻接顶点加入到队列尾部。 尾部。 3. 循环步骤 2. ，直到所有顶点被访问完毕后结束。 为了防止重复遍历顶点，我们需要借助一个哈希表 visited 来记录哪些节点已被访问。 // === File: graph_bfs.swift === /* 广度优先遍历 */ // 使用邻接表来表示图，以便获取指定顶点的所有邻接顶点 func graphBFS(graph: GraphAdjList, startVet:

dth‑first search, BFS）， 它體現了一種“一圈一圈向外擴展”的逐層走訪方式。 圖 7‑9 二元樹的層序走訪 1. 程式碼實現 廣度優先走訪通常藉助“佇列”來實現。佇列遵循“先進先出”的規則，而廣度優先走訪則遵循“逐層推進” 的規則，兩者背後的思想是一致的。實現程式碼如下： // === File: binary_tree_bfs.swift === /* 層序走訪 接頂點，以此類推，直至所有頂點訪問完畢。 第 9 章 圖 www.hello‑algo.com 199 圖 9‑9 圖的廣度優先走訪 1. 演算法實現 BFS 通常藉助佇列來實現，程式碼如下所示。佇列具有“先入先出”的性質，這與 BFS 的“由近及遠”的思 想異曲同工。 1. 將走訪起始頂點 startVet 加入列列，並開啟迴圈。 2. 在迴圈的每輪迭代中，彈出佇列首頂點並記錄訪問， key 而不儲存 value 的雜湊表，它可以在 ?(1) 時間複雜度下進行 key 的增刪查改操作。根據 key 的唯一性，雜湊集合通常用於資料去重等場景。 // === File: graph_bfs.swift === /* 廣度優先走訪 */ // 使用鄰接表來表示圖，以便獲取指定頂點的所有鄰接頂點 func graphBFS(graph: GraphAdjList, startVet: