层序遍历是广度优先搜索(BFS)在树结构中的具体实现方式，其核心特点是按层级逐层访问节点，与深度优先遍历形成鲜明对比。 通过队列数据结构实现“先进先出”的访问逻辑，确保每一层节点被完整处理后再进入下一层，这种“横向扩展”的遍历策略正是广度优先算法的典型特征。
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层序遍历与广度优先的等价性
层序遍历从根节点开始，依次访问每一层的所有子节点，这与广度优先搜索“由近及远”的探索逻辑完全一致。无论是二叉树还是N叉树，层序遍历都依赖队列暂存待访问节点，确保层级顺序不被破坏。例如，二叉树的层序遍历序列1 2 3 4 5 6直观体现了广度优先的层级递进关系。 -
队列的关键作用
队列的“先进先出”特性完美适配广度优先的需求。算法初始化时将根节点入队，随后循环执行“出队-访问-子节点入队”操作，直到队列为空。这种机制保证了每一层节点按顺序处理，且子节点按父节点的出现顺序被缓存，形成自然的层级推进。 -
与深度优先遍历的对比
深度优先遍历（如前序、中序、后序）通过栈或递归实现“纵向深入”，而层序遍历强调“横向扩展”。例如，递归实现的深度优先可能隐式利用调用栈，而层序遍历显式使用队列，两者数据结构的差异直接反映了算法目标的本质不同。 -
实际应用场景
层序遍历的广度优先特性使其特别适合解决最短路径问题、层级统计分析或需要按层级操作的场景。例如，在二叉树中计算最大宽度或寻找特定层级的节点时，层序遍历能直接提供层级信息，而深度优先遍历需要额外记录深度。
理解层序遍历的广度优先本质，有助于在树结构问题中选择合适的遍历策略。对于需要层级关联或最短路径的场景，优先考虑层序遍历；若需快速到达深层节点，则深度优先可能更高效。
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