21-05-26-二叉树的序列化与反序列化

题目地址

https://leetcode-cn.com/problems/serialize-and-deserialize-binary-tree/

题目描述

序列化是将一个数据结构或者对象转换为连续的比特位的操作，进而可以将转换后的数据存储在一个文件或者内存中，同时也可以通过网络传输到另一个计算机环境，采取相反方式重构得到原数据。

请设计一个算法来实现二叉树的序列化与反序列化。这里不限定你的序列 / 反序列化算法执行逻辑，你只需要保证一个二叉树可以被序列化为一个字符串并且将这个字符串反序列化为原始的树结构。

示例: 

你可以将以下二叉树：

    1
   / \
  2   3
     / \
    4   5

序列化为 "[1,2,3,null,null,4,5]"
提示: 这与 LeetCode 目前使用的方式一致，详情请参阅 LeetCode 序列化二叉树的格式。你并非必须采取这种方式，你也可以采用其他的方法解决这个问题。

说明: 不要使用类的成员 / 全局 / 静态变量来存储状态，你的序列化和反序列化算法应
该是无状态的。

前置知识

二叉树遍历方式与根据二叉树输出反向构建二叉树。

二叉树的遍历

思路

这里序列化和反向序列化都基于层序遍历的方式，序列化就是在层序遍历的方式上做一些字符串拼接识别的操作。反向序列化关键就是元素顺序与层序遍历的顺序是一致的。

代码

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * function TreeNode(val) {
 *     this.val = val;
 *     this.left = this.right = null;
 * }
 */

/**
 * Encodes a tree to a single string.
 *
 * @param {TreeNode} root
 * @return {string}
 */
var serialize = function (root) {
  if (!root) return '[]';
  let result = '[';
  const queue = [root];
  while (queue.length > 0) {
    let node = queue.shift();
    if (node) {
      result += node.val + ',';
      queue.push(node.left);
      queue.push(node.right);
    } else {
      // 空节点
      result += '#,'
    }
  }
  // 去掉最后一个逗号
  result = result.substring(0, result.length - 1);
  result += ']';
  return result;
};

/**
 * Decodes your encoded data to tree.
 *
 * @param {string} data
 * @return {TreeNode}
 */
var deserialize = function (data) {
  if (data.length <= 2) {
    return null;
  }

  const nodes = data.substring(1, data.length - 1).split(',');
  const root = new TreeNode(parseInt(nodes[0]));
  nodes.shift();

  const queue = [root];
  while (queue.length) {
    const node = queue.shift();
    const leftVal = nodes.shift();
    // 空节点跳过
    if (leftVal !== '#') {
      node.left = new TreeNode(leftVal);
      queue.push(node.left);
    }
    // 空节点跳过
    const rightVal = nodes.shift();
    if (rightVal !== '#') {
      node.right = new TreeNode(rightVal);
      queue.push(node.right);
    }
  }

  return root;
};

复杂度分析

• 时间复杂度：O(N)
• 空间复杂度：O(N)