從上往下列印出二叉樹的每個節點，同層節點從左至右列印。
其實這就是廣度搜尋。
與廣度搜尋對應的是深度搜尋，所謂深度搜尋就是前序遍歷，除了常見的遞迴實現之外，還可以利用棧來實現：利用棧，先將根入棧，再將根出棧，並將根的右子樹，左子樹存入棧，按照棧的先進後出規則來實現深度優先遍歷。深度優先搜尋不能用都佇列來實現，比如乙個結點出佇列了，它的子樹在隊尾入佇列，就不能緊接著出佇列了。
def dfs_stack(self,root): #基於棧資料結構實現的深度遍歷
if root == none:
return
stack =
while stack:
now_node = stack.pop()
print(now_node.data)
if now_node.right != none:
if now_node.left != none:
廣度搜尋可以用佇列實現，廣度優先搜尋首先是上面的層要先輸出，所以處在上面的要先進佇列。在同一層中，左邊的結點要先輸出所以同一層裡左邊的結點要先進佇列。
這個過程，進出佇列是同時進行的。乙個結點出佇列，它的兩個子結點（不管是不是空結點）就進佇列。
這個過程怎麼理解? 乙個結點在它自己這層的出佇列次序，代表著它的子結點在下一層的出佇列次序。如果把出對列和入佇列看成一次遍歷的話，父節點出佇列的同時，子結點就應該入佇列。
換句話解釋：如果這個佇列只入佇列不出佇列，當一層入完了，下一層該怎麼入？應該是把上一層的結點再找出來，依次把他們的子結點在入佇列。這個再找出來的操作就是出佇列。
def printfromtoptobottom(self, root):
# write code here
# 儲存數值的佇列
res =
# 儲存結點的佇列
queue = [root]
while queue:
node = queue.pop(0)
# 因為不是完全二叉樹，有空的跳過
if node == none:
continue
# 子結點入佇列
queue += [node.left, node.right]
return res
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