題目
序列化是將一個數據結構或者對象轉換爲連續的比特位的操作，進而可以將轉換後的數據存儲在一個文件或者內存中，同時也可以通過網絡傳輸到另一個計算機環境，採取相反方式重構得到原數據。
請設計一個算法來實現二叉樹的序列化與反序列化。這裏不限定你的序列 / 反序列化算法執行邏輯，你只需要保證一個二叉樹可以被序列化爲一個字符串並且將這個字符串反序列化爲原始的樹結構。
示例:
你可以將以下二叉樹：
1
/ \
2 3
/ \
4 5
序列化爲 "[1,2,3,null,null,4,5]"
提示: 這與 LeetCode 目前使用的方式一致，詳情請參閱 LeetCode 序列化二叉樹的格式。你並非必須採取這種方式，你也可以採用其他的方法解決這個問題。
說明: 不要使用類的成員 / 全局 / 靜態變量來存儲狀態，你的序列化和反序列化算法應該是無狀態的。
解題思路
解法一：DFS（先序遍歷）
1）序列化：我們可以先序遍歷這顆二叉樹，遇到空子樹的時候序列化成 null，否則繼續遞歸序列化左子樹和右子樹。
2）反序列化：首先我們需要根據 ‘,’ 把原先的序列分割開來得到先序遍歷的元素列表，然後從左向右遍歷這個序列：
2.1）如果當前的元素爲 None，則當前爲空樹；
2.2）否則先解析這棵樹的左子樹，再解析它的右子樹。
複雜度分析：
時間複雜度：在序列化和反序列化函數中，我們只訪問每個節點一次，因此時間複雜度爲 O(n)，其中 n 是節點數，即樹的大小。
空間複雜度：在序列化和反序列化函數中，我們遞歸會使用棧空間，故漸進空間複雜度爲 O(n)。
解法二：BFS（層序遍歷）
1）序列化：利用隊列來層次遍歷二叉樹。壓入過程壓入該層節點的所有子節點，彈出過程彈出該層所有節點。
2）反序列化：反序列化的過程同樣需要隊列，根據序列化的結果，依次將val值賦給二叉樹節點。
複雜度分析：
時間複雜度：在序列化和反序列化函數中，我們只訪問每個節點一次，因此時間複雜度爲 O(n)，其中 n 是節點數，即樹的大小。
空間複雜度：在序列化和反序列化函數中，入隊出隊會使用額外的隊列空間，故漸進空間複雜度爲 O(n)。
代碼
解法一：DFS（先序遍歷）
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
public class Codec {
// Encodes a tree to a single string.
public String serialize(TreeNode root) {
StringBuilder res = serialize(root, new StringBuilder());
return res.toString();
}
public StringBuilder serialize(TreeNode root, StringBuilder str){
if(root == null){
str.append("null,");
}else{
str.append(root.val);
str.append(",");
str = serialize(root.left, str);
str = serialize(root.right, str);
}
return str;
}
// Decodes your encoded data to tree.
public TreeNode deserialize(String data) {
String[] strData = data.split(",");
List<String> list = new LinkedList<String>(Arrays.asList(strData));
return deserialize(list);
}
public TreeNode deserialize(List<String> list){
if(list.get(0).equals("null")){
list.remove(0);
return null;
}
TreeNode root = new TreeNode(Integer.valueOf(list.get(0)));
list.remove(0);
root.left = deserialize(list);
root.right = deserialize(list);
return root;
}
}
// Your Codec object will be instantiated and called as such:
// Codec codec = new Codec();
// codec.deserialize(codec.serialize(root));
解法二：BFS（層序遍歷）
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
public class Codec {
// Encodes a tree to a single string.
public String serialize(TreeNode root) {
StringBuilder str = new StringBuilder();
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(root);
while(!queue.isEmpty()){
// 彈出隊首元素
TreeNode cur = queue.poll();
if(cur == null){
str.append("null,");
}else{
str.append(cur.val);
str.append(",");
// 左右節點分別入隊
queue.offer(cur.left);
queue.offer(cur.right);
}
}
return str.toString();
}
// Decodes your encoded data to tree.
public TreeNode deserialize(String data) {
String[] strData = data.split(",");
if(strData[0].equals("null")){
return null;
}
TreeNode root = new TreeNode(Integer.valueOf(strData[0]));
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(root);
int i = 1;
while(!queue.isEmpty()){
TreeNode cur = queue.poll();
if(!strData[i].equals("null")){
cur.left = new TreeNode(Integer.valueOf(strData[i]));
queue.offer(cur.left);
}
i++;
if(!strData[i].equals("null")){
cur.right = new TreeNode(Integer.valueOf(strData[i]));
queue.offer(cur.right);
}
i++;
}
return root;
}
}
// Your Codec object will be instantiated and called as such:
// Codec codec = new Codec();
// codec.deserialize(codec.serialize(root));