本篇文章给大家分享的是有关广度优先遍历与二叉树的什么遍历相似，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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广度优先遍历类似于二叉树的层次遍历。广度优先搜索是从根结点开始沿着树的宽度搜索遍历，也就是按层次的去遍历；从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。
广度优先搜索(Breadth First Search)(其实是二叉树的层次遍历),又叫宽度优先搜索或横向优先搜索，是从根结点开始沿着树的宽度搜索遍历。
从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。
上面二叉树的遍历顺序为：ABCDEFG. 可以利用队列实现广度优先搜索。
广度优先搜索算法：
保留全部结点，占用空间大； 无回溯操作(即无入栈、出栈操作)，运行速度快。
广度优先搜索算法，一般需存储产生的所有结点，占用的存储空间要比深度优先搜索大得多，因此，程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间的问题。但广度优先搜索法一般无回溯操作，即入栈和出栈的操作，所以运行速度比深度优先搜索要快些。
示例：
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,H,I(假设每层节点从左到右访问)。
广度优先遍历各个节点，需要使用到队列（Queue）这种数据结构，queue的特点是先进先出，其实也可以使用双端队列，区别就是双端队列首位都可以插入和弹出节点。整个遍历过程如下：
首先将A节点插入队列中，queue（A）;
将A节点弹出，同时将A的子节点B，C插入队列中，此时B在队列首，C在队列尾部，queue（B，C）；
将B节点弹出，同时将B的子节点D，E插入队列中，此时C在队列首，E在队列尾部，queue（C，D，E）;
将C节点弹出，同时将C的子节点F，G，H插入队列中，此时D在队列首，H在队列尾部，queue（D，E，F，G，H）；
将D节点弹出，D没有子节点，此时E在队列首，H在队列尾部，queue（E，F，G，H）；
...依次往下，最终遍历完成
Java代码大概如下：
public class TreeNode {
int val = 0;
TreeNode left = null;
TreeNode right = null;
public TreeNode(int val) {
this.val = val;
}
}
public class Solution {
public ArrayList wide(TreeNode root) {
ArrayList lists=new ArrayList();
if(root==null)
return lists;
Queue queue=new LinkedList();
queue.offer(root);
while(!queue.isEmpty()){
TreeNode node = queue.poll();
if(node.left!=null){
queue.offer(node.left);
}
if(node.right!=null){
queue.offer(node.right);
}
lists.add(node.val);
}
return lists;
}
} 以上就是广度优先遍历与二叉树的什么遍历相似，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
