从上往下打印二叉树

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题目描述

从上往下打印出二叉树的每个节点，同层节点从左至右打印。

 

思路：

　　属于二叉树的广度优先遍历

1.广度优先遍历（参考:https://blog.csdn.net/TTdreamloong/article/details/88602155）
 英文缩写为BFS即Breadth First Search。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(假设每层节点从左到右访问)。

        先往队列中插入左节点，再插右节点，这样出队就是先左节点后右节点了。

　　广度优先遍历树，需要用到队列（Queue）来存储节点对象,队列的特点就是先进先出。例如，上面这颗树的访问如下：

　　首先将A节点插入队列中，队列中有元素（A）;

　　将A节点弹出，同时将A节点的左、右节点依次插入队列，B在队首，C在队尾，（B，C），此时得到A节点；

　　继续弹出队首元素，即弹出B，并将B的左、右节点插入队列，C在队首，E在队尾（C,D，E），此时得到B节点；

　　继续弹出，即弹出C，并将C节点的左、右节点依次插入队列，（D,E,F,G），此时得到C节点；

　　将D弹出，此时D没有子节点，队列中元素为（E,F,G），得到D节点；

　　。。。以此类推。。

2、深度优先
英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。对于上面的例子来说深度优先遍历的结果就是：A,B,D,E,C,F,G.(假设先走子节点的的左侧)。

深度优先遍历各个节点，需要使用到栈（Stack）这种数据结构。stack的特点是是先进后出。整个遍历过程如下：

先往栈中压入右节点，再压左节点，这样出栈就是先左节点后右节点了。

首先将A节点压入栈中，stack（A）;

将A节点弹出，同时将A的子节点C，B压入栈中，此时B在栈的顶部，stack(B,C)；

将B节点弹出，同时将B的子节点E，D压入栈中，此时D在栈的顶部，stack（D,E,C）；

将D节点弹出，没有子节点压入,此时E在栈的顶部，stack（E，C）；

将E节点弹出，没有子节点压入，此时C在栈的顶部，stack（C）；

将C节点弹出，同时将C的自己点G，F压入栈中，此时F在栈的顶部，stack（F，G）；

将F节点弹出,没有子节点压入，此时G在栈的顶部，stack（G）

...依次往下，最终遍历完成。

　　　　本题主要考察通过队列使用广度优先遍历对二叉树进行层次遍历，并储存队首元素

/*
struct TreeNode {
    int val;
    struct TreeNode *left;
    struct TreeNode *right;
    TreeNode(int x) :
            val(x), left(NULL), right(NULL) {
    }
};*/
class Solution {
public:
    vector<int> PrintFromTopToBottom(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        if(root ==NULL)
            return res;
        queue<TreeNode*> nodeQueue;
        nodeQueue.push(root);
        while(!nodeQueue.empty())
        {
            res.push_back(nodeQueue.front()->val);
            if(nodeQueue.front()->left)
                nodeQueue.push(nodeQueue.front()->left);
            if(nodeQueue.front()->right)
                nodeQueue.push(nodeQueue.front()->right);
            nodeQueue.pop();
        }
        return res;
    }
};

 附上队列的常规操作：