目录

一、背景

1.1问题

1.2原因

二、解构赋值

2.1定义

2.2解题应用

2.2.1翻转二叉树

2.2.2 思路以及代码

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一、背景

1.1问题

在写二叉树相关代码赋值的时候发现这样的写法，担心会发生这样的情况：先把node.right的值给node.left，在把node.left的值给node.right，会发生覆盖问题，即node.right和node.left的值都是node.right。

1.2原因

经过查阅，但其实不会覆盖原有的值，Python 的解释器是按照顺序依次执行的，先计算等号右边的表达式，然后再将结果赋值给等号左边的变量。

所以上述图片中代码其实相当于

temp = (node.right, node.left)
node.left = temp[0]
node.right = temp[1]

这是一种非常常见的 Python 操作，被称为解构赋值（destructuring assignment）。

二、解构赋值

2.1定义

解构赋值（destructuring assignment）：它可以将多个变量同时赋值给多个值，而无需使用额外的临时变量。

2.2解题应用

2.2.1翻转二叉树

题目来源：力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

要求：

2.2.2 思路以及代码

（1）解题思路：

通过广度优先搜索遍历二叉树的每个节点，并在遍历过程中不断交换每个节点的左右子节点，从而实现了翻转二叉树

（2）代码：

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def invertTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:

        if not root:
            return
        result = []
        queue = [root]
        while queue:
            level_size = len(queue)
            current_level = []
            for i in range(level_size):
                node = queue.pop(0)
                node.left, node.right = node.right, node.left
                if node.left:
                    queue.append(node.left)
                if node.right:
                    queue.append(node.right)
        return root

（3）代码解释：

1. 首先，检查根节点 root 是否为空，如果为空，则直接返回。

2. 创建一个空列表 result，用于存储遍历后的结果。

3. 创建一个队列 queue，并将根节点 root 添加到队列中。

4. 进入循环，循环条件为队列不为空。这个循环用于进行广度优先搜索遍历二叉树的每个节点。

5. 在每一层的循环中，首先获取当前层的节点数量 level_size，用于控制内层循环的迭代次数。

6. 创建一个空列表 current_level，用于存储当前层的节点。

7. 在内层循环中，通过 pop(0) 操作从队列中取出一个节点，并将该节点的左右子节点交换位置。

8. 如果节点的左子节点存在，则将左子节点加入队列 queue。

9. 如果节点的右子节点存在，则将右子节点加入队列 queue。

10. 循环结束后，返回翻转后的二叉树的根节点 root。