1. 算法思路

BFS 算法核心思路

BFS（广度优先搜索）使用 队列（Queue）按层级顺序遍历图或树的节点。以下是 C++ 实现的核心思路和代码模板：

算法框架

#include <queue>
#include <vector>
#include <unordered_set>  // 用于图的去重// 树的 BFS 层序遍历
vector<vector<int>> bfs(TreeNode* root) {vector<vector<int>> result;if (!root) return result;queue<TreeNode*> q;q.push(root);  // 根节点入队while (!q.empty()) {int level_size = q.size();  // 当前层的节点数vector<int> current_level;// 处理当前层的所有节点for (int i = 0; i < level_size; i++) {TreeNode* node = q.front();q.pop();  // 队首出队current_level.push_back(node->val);// 将子节点入队if (node->left) q.push(node->left);if (node->right) q.push(node->right);}result.push_back(current_level);  // 添加当前层到结果}return result;
}

关键点

队列操作：
- push()：将节点加入队尾
- front()：获取队首元素
- pop()：移除队首元素
- empty()：判断队列是否为空
层级控制：
- 通过 level_size 记录当前层的节点数，确保每层节点被单独处理。
图的 BFS（需去重）：

void graphBFS(vector<vector<int>>& graph, int start) {queue<int> q;unordered_set<int> visited;q.push(start);visited.insert(start);while (!q.empty()) {int node = q.front();q.pop();// 处理当前节点cout << node << " ";// 遍历所有邻接节点for (int neighbor : graph[node]) {if (visited.find(neighbor) == visited.end()) {visited.insert(neighbor);q.push(neighbor);}}}
}

应用场景

二叉树层序遍历
无权图最短路径

int shortestPath(vector<vector<int>>& graph, int start, int target) {queue<pair<int, int>> q;  // {节点, 距离}unordered_set<int> visited;q.push({start, 0});visited.insert(start);while (!q.empty()) {auto [node, dist] = q.front();q.pop();if (node == target) return dist;for (int neighbor : graph[node]) {if (!visited.count(neighbor)) {visited.insert(neighbor);q.push({neighbor, dist + 1});}}}return -1;  // 无法到达
}

状态扩展问题（如迷宫）

总结

队列选择：C++ 中使用 std::queue 或 std::deque。
去重机制：图的 BFS 必须用 unordered_set 避免重复访问。
层级处理：通过记录每层节点数实现逐层遍历。

2. 例题

2.1 N 叉数的层序遍历

429. N 叉树的层序遍历 - 力扣（LeetCode）

核心思路：队列驱动的层序遍历

这段代码实现了 N 叉树的层序遍历，核心思路是利用队列的 FIFO（先进先出）特性 逐层处理节点。具体步骤如下：

初始化队列：将根节点放入队列。
循环处理每一层：
- 记录当前层节点数 sz（即队列当前长度）。
- 创建当前层的临时数组 tmp。
- 遍历当前层所有节点：
  - 从队列取出节点，将值加入 tmp。
  - 将该节点的所有子节点依次入队（确保下一层节点被加入队列尾部）。
- 将当前层结果 tmp 加入最终结果 ret。
返回结果：当队列为空时，所有层处理完毕。

关键点

层级控制：通过 sz 锁定当前层的节点数，确保每次循环处理完一层的所有节点。
队列的作用：
- 出队：处理当前层的节点。
- 入队：按顺序存储下一层的节点。
适用于 N 叉树：通过 children 数组处理任意数量的子节点。

复杂度分析

时间复杂度：O (n)，每个节点仅入队 / 出队一次。
空间复杂度：O (n)，最坏情况下队列同时存储一层的所有节点（例如满二叉树的最后一层）。

    vector<vector<int>> levelOrder(Node* root) {vector<vector<int>> ret;queue<Node*> q;if(root == nullptr) return ret;q.push(root);while(q.size()){int sz = q.size();vector<int> tmp;for(int i = 0; i < sz; ++i){Node* t = q.front();q.pop();tmp.push_back(t->val);for(Node* child : t->children)q.push(child);}ret.push_back(tmp);}return ret;}

2.2 二叉树的锯齿层序遍历

103. 二叉树的锯齿形层序遍历 - 力扣（LeetCode）

核心思路：基于队列的 zigzag 层序遍历（之字形遍历）

这段代码实现了二叉树的 之字形层序遍历（即相邻层的节点顺序相反：第一层从左到右，第二层从右到左，第三层再从左到右，以此类推），核心思路是利用 队列控制层级 + 双端队列（deque）控制每层顺序。具体步骤如下：

初始化队列：将根节点入队，用 flag 标记当前层的遍历方向（初始为 true，表示从左到右）。
循环处理每一层：
- 记录当前层节点数 sz（锁定当前层的节点范围）。
- 创建双端队列 tmp（支持头部和尾部插入，灵活控制顺序）。
- 遍历当前层所有节点：
  - 从队列取出节点。
  - 根据 flag 决定插入方向：
    - flag = true 时，从尾部插入（push_back），保持左到右顺序。
    - flag = false 时，从头部插入（push_front），实现右到左顺序。
  - 将节点的左右子节点依次入队（确保下一层节点按正常顺序存储）。
- 转换并保存当前层结果：将 tmp 转为 vector<int> 后加入最终结果 ret。
- 翻转方向标记：flag = !flag，下一层使用相反顺序。
返回结果：队列为空时，所有层处理完毕。

关键点

队列的作用：控制层级顺序，确保按层依次处理节点（与普通层序遍历一致）。
双端队列的作用：通过头部 / 尾部插入，在不改变子节点入队顺序的前提下，灵活反转当前层的输出顺序。
方向标记 flag：切换相邻层的遍历方向，实现 “之字形” 效果。

复杂度分析

时间复杂度：O (n)，每个节点仅入队 / 出队一次，双端队列的插入操作是 O (1)。
空间复杂度：O (n)，队列和双端队列最多同时存储一层的所有节点。

    vector<vector<int>> zigzagLevelOrder(TreeNode* root) {vector<vector<int>> ret;queue<TreeNode*> q;if(root == nullptr) return ret;q.push(root);bool flag = true;while(q.size()){int sz = q.size();deque<int> tmp;for(int i = 0; i < sz; ++i){TreeNode* t = q.front();q.pop();if(flag) // 左向右tmp.push_back(t->val);else // 右向左tmp.push_front(t->val);if(t->left)q.push(t->left);if(t->right)q.push(t->right);}ret.push_back(vector<int>{tmp.begin(), tmp.end()});flag = !flag;} return ret;}

2.3 二叉树最大宽度

662. 二叉树最大宽度 - 力扣（LeetCode）

核心思路：二叉树最大宽度计算（层序遍历 + 节点编号）

这段代码实现了计算二叉树的最大宽度（即任意层的最左节点和最右节点之间的跨度，包含空节点），核心思路是通过层序遍历 + 节点编号来确定每层的宽度。具体步骤如下：

队列初始化：用 vector<pair<TreeNode*, unsigned int>> 存储节点及其编号（根节点编号为 0）。编号规则为：若父节点编号为 x，则其左子节点编号为 2x，右子节点编号为 2x+1。
循环处理每一层：
- 计算当前层宽度：当前层的宽度为队列中首尾节点的编号之差 + 1（即 x2 - x1 + 1），更新全局最大宽度 ret。
- 生成下一层节点：遍历当前层所有节点，将每个节点的子节点（若存在）及其编号加入临时队列 tmp：
  - 左子节点：编号为 2 * x
  - 右子节点：编号为 2 * x + 1
- 更新队列：用临时队列 tmp 替换当前队列 q，进入下一层循环。
返回结果：遍历完所有层后，ret 即为二叉树的最大宽度。

关键点

节点编号：通过编号计算每层宽度，避免直接统计节点数（处理空节点的关键）。
层序遍历：确保按层处理节点，计算每层的首尾跨度。
容器选择：
- 方法一：用 vector 存储每层节点，遍历后整体替换（更高效）。
- 方法二：用 erase 删除队首元素（性能较差，因 vector 的头部删除是 O (n)）。
数据类型：使用 unsigned int 避免编号溢出（某些极端二叉树的编号可能非常大）。

复杂度分析

时间复杂度：O (n)，每个节点仅处理一次。
空间复杂度：O (n)，队列最多存储一层的所有节点。

    int widthOfBinaryTree(TreeNode* root) {int ret = 0;vector<pair<TreeNode*, unsigned int>> q; // 用vector可以进行下标访问，取第一个和最后一个数if(root == nullptr) return ret;q.push_back({root, 0});while(q.size()){// 计算每层的最大宽度auto& [y1, x1] = q[0];auto& [y2, x2] = q.back();ret = max(ret, (int)(x2 - x1 + 1));// 层序遍历// 法一vector<pair<TreeNode*, unsigned int>> tmp;for(auto& [y3, x3] : q){if(y3->left)tmp.push_back({y3->left, 2 * x3});if(y3->right)tmp.push_back({y3->right, 2 * x3 + 1});}// 法二，注意的是频繁的头部删除应该选用deque做容器n(1)//int sz = q.size();// while(sz--)// {//     auto [y3, x3] = q[0];//     q.erase(q.begin());//     if(y3->left)//         q.push_back({y3->left, 2 * x3});//     if(y3->right)//         q.push_back({y3->right, 2 * x3 + 1});// }q = tmp;}return ret;}

2.4 在每个树行中找最大值

515. 在每个树行中找最大值 - 力扣（LeetCode）

核心思路：二叉树每层最大值（层序遍历 + 分组统计）

这段代码实现了找出二叉树每一层的最大值，核心思路是利用队列进行层序遍历，并在每一层遍历时维护当前层的最大值。具体步骤如下：

队列初始化：将根节点加入双端队列 q。
循环处理每一层：
- 初始化当前层最大值 ma 为 INT_MIN。
- 锁定当前层节点数 sz（即队列当前长度）。
- 遍历当前层所有节点：
  - 取出队首节点，更新 ma 为 ma 和当前节点值的较大值。
  - 将该节点的左右子节点（若存在）加入队列尾部。
  - 从队列头部移除当前节点（确保处理完所有当前层节点）。
- 当前层遍历结束后，将 ma 加入结果数组 ret。
返回结果：遍历完所有层后，ret 即为每层的最大值数组。

关键点

层级控制：通过 sz 锁定当前层的节点数，确保每次循环处理完一层的所有节点。
最大值维护：在遍历每层节点时，动态更新当前层的最大值 ma。
队列操作：
- 入队：将下一层的节点加入队列尾部。
- 出队：从队列头部取出并移除当前层的节点。

复杂度分析

时间复杂度：O (n)，每个节点仅入队 / 出队一次。
空间复杂度：O (n)，最坏情况下队列同时存储一层的所有节点（例如满二叉树的最后一层）。

    vector<int> largestValues(TreeNode* root) {vector<int> ret;if(root == nullptr) return ret;deque<TreeNode*> q;q.push_back(root);while(q.size()){int ma = INT_MIN;// deque<TreeNode*> tmp;// for(auto n : q)// {//     ma = max(ma, n->val);//     if(n->left)//         tmp.push_back(n->left);//     if(n->right)//         tmp.push_back(n->right);// }// q = tmp;int sz = q.size();while(sz--){ma = max(ma, (q.front()->val));// TreeNode* t = q.top();// q.pop();if(q.front()->left)q.push_back(q.front()->left);if(q.front()->right)q.push_back(q.front()->right);q.pop_front();}ret.push_back(ma);}return ret;}