（ブログ記事からの転載）
[https://leetcode.com/problems/binary-tree-level-order-traversal-ii/]
Given a binary tree, return the bottom-up level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, level by level from leaf to root).
For example:
Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7],
return its bottom-up level order traversal as:
Binary Tree Level Order Traversal "II"ということで"I"はどこいったんだという話ですが、"I"が難易度medium、"II"がeasyという謎順序になっているので、"II"から記事にします。
解答・解説
解法1
recursiveな解法。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def levelOrderBottom(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
res = []
self.dfs(root, 0, res)
return res
def dfs(self, root, level, res):
if root:
if len(res) < level + 1: # n階層目に初めて到達したときにはリストを1つ追加する（n階層目にはn個のリストがあるなので、それより少ない場合は追加する）
res.insert(0, []) # index0にリストを追加。こうすることで追加済みリストが古いものほど後ろになる（最後に全体をreverseする必要がない）
res[-(level+1)].append(root.val)
self.dfs(root.left, level+1, res)
self.dfs(root.right, level+1, res)
解法2
Iterativeな解法その1。
処理を行う順番待ちのリストqueueを作ってやり、そこにnode.left, node.rightを格納するIterationを回します。
class Solution:
def levelOrderBottom(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
res, queue = [], [root]
while queue:
res.append([node.val for node in queue if node])
queue = [child for node in queue if node for child in (node.left, node.right)]
return res[-2::-1]
細かな工夫として、root=[]でも全く同一のコードで処理できるように、res[-2::-1]でリストをreverseした上で初めの要素を削除する処理としています。
解法3
Iterativeな解法その2。
型はdeque型ですが、順番待ちのリストqueueを作り、そこにnode.left, node.rightを格納するIterationを回すというやり方は解法2と全く同じです。
かつ、if node 以降の処理は解法1の考え方と同じ。
解法1と同様、最後にリストをreverseする必要がないのが計算量の点で優れています。
from collections import deque
class Solution:
def levelOrderBottom(self, root):
queue, res = deque([(root, 0)]), []
while queue:
node, level = queue.popleft()
if node:
if len(res) < level+1:
res.insert(0, [])
res[-(level+1)].append(node.val)
queue.append((node.left, level+1))
queue.append((node.right, level+1))
return res