使用堆栈和多图以螺旋形式遍历级别顺序

在编写程序时，经常需要按照一定的顺序来遍历数据，以完成特定的操作。而对于树形结构数据，我们通常使用 BFS 或 DFS 算法来遍历。

但在实际开发中，我们可能需要按照一定的顺序来遍历树形结构中的节点，比如螺旋形式遍历。本篇文章将介绍如何使用堆栈和多图来实现螺旋形式遍历。

定义数据结构

为了方便实现螺旋形式遍历，我们需要定义一个 TreeNode 类来表示树形结构中的节点：

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

同时，我们还需要定义一个 Graph 类来表示图形结构：

class Graph:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.adj = [set() for _ in range(n)]
    
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj[u].add(v)

Graph 类有一个属性 adj，它是一个列表，其中 adj[i] 表示节点 i 的相邻节点集合。

使用堆栈和多图遍历树形结构

现在我们来介绍如何使用堆栈和多图来遍历树形结构。我们首先需要将树形结构转换成图形结构，然后使用 BFS 算法来遍历图形结构。

以下是使用堆栈和多图遍历树形结构的 Python 代码实现：

from collections import deque

def build_graph(root):
    g = Graph(5000)
    dfs(root, g, 1, 0)
    return g.adj[1:]

def dfs(root, g, u, p):
    if not root:
        return
    if p:
        g.add_edge(p, u)
    dfs(root.left, g, 2*u, u)
    dfs(root.right, g, 2*u+1, u)

def spiral_order(root):
    graph = build_graph(root)
    n = len(graph)
    res = []
    queue = deque([1])
    visited = [0] * n
    level = 0
    while queue:
        size = len(queue)
        temp = deque()
        for i in range(size):
            u = queue.popleft()
            if visited[u-1]:
                continue
            res.append(u)
            visited[u-1] = 1
            for v in graph[u-1]:
                temp.append(v)
        if level % 2 == 1:
            res[level*size:(level+1)*size] = reversed(res[level*size:(level+1)*size])
        queue = temp
        level += 1
    return res

该代码的主要思路如下：

1. 使用 dfs 函数将树形结构转换成图形结构；
2. 使用 BFS 算法遍历图形结构；
3. 遍历时，记录每个节点的层级，然后根据层级来确定反转的范围。

总结

本篇文章介绍了如何使用堆栈和多图来遍历树形结构，以实现螺旋形式遍历。在实际开发中，我们可能会遇到更多需要按照一定顺序遍历树形结构的情况，因此，我们需要根据具体需求来确定合适的算法。