Question

我正在练习问题Binary Tree Level Order Traversal - LeetCode

给出一棵二叉树，返回其节点值的级别顺序遍历。（即，从左到右，逐级）。

例如：   给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7]，
 3
/ \
9  20
 /  \
15   7
将其级别顺序遍历返回为：
[
[3],
[9,20],
[15,7]
]

BFS解决方案

class TreeNode(object):
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None

class Solution:
    def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
        from collections import deque 
        if root == None: return []
        queue = deque([root])
        res = []
        step = -1
        while queue:
            step += 1
            size = len(queue)
            if len(res) < step + 1:
                res.append([])

            for _ in range(size):
                cur = queue.popleft()
                res[step].append(cur.val)
                #stretch 
                if cur.left:
                    queue.append(cur.left)
                if cur.right: 
                    queue.append(cur.right)
        return res

乙炔

运行时间：44毫秒，比进行二进制树级订单遍历的Python3在线提交的75.27％快。

内存使用量：13.4 MB，不到进行二进制树级顺序遍历的Python3在线提交的5.64％。

请注意麻烦的检查：

            if len(res) < step + 1:
                res.append([])

删除条件检查后为

class Solution:
    def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
        from collections import deque 
        if root == None: return []
        queue = deque([root])
        res = []
        step = -1
        while queue:
            step += 1
            size = len(queue)
           # if len(res) < step + 1: #remove the condition checking 
           res.append([])

            for _ in range(size):
                cur = queue.popleft()
                res[step].append(cur.val)
                #stretch 
                if cur.left:
                    queue.append(cur.left)
                if cur.right: 
                    queue.append(cur.right)
        return res

性能更改为

运行时间：56毫秒，比进行二进制树级订单遍历的Python3在线提交的19.04％快。

内存使用量：13.5 MB，不到进行二进制树级顺序遍历的Python3在线提交的4.52％。

从逻辑上讲，它们具有相同的性能，为什么要报告如此大的差异？

bfs遍历二叉树的性能

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