1 void PrintNodeAtLevel(BiTree T,int level) 2 { 3 // 空树或层级不合理 4 if (NULL == T || level < 1 ) 5 return; 6 7 if (1 == level) 8 { 9 cout << T->data << " "; 10 return; 11 } 12 13 // 左子树的 level - 1 级 14 PrintNodeAtLevel(T->leftChild, level - 1); 15 16 // 右子树的 level - 1 级 17 PrintNodeAtLevel(T->rightChild, level - 1); 18 } 19 20 21 void LevelTraverse(BiTree T) 22 { 23 if (NULL == T) 24 return; 25 26 int depth = Depth(T); 27 28 int i; 29 for (i = 1; i <= depth; i++) 30 { 31 PrintNodeAtLevel(T, i); 32 cout << endl; 33 } 34 }
转载：http://www.cnblogs.com/GoAhead/archive/2012/05/22/2513847.html
二叉树的深度，递归和非递归实现
递归实现基本思想：
为了求得树的深度，可以先求左右子树的深度，取二者较大者加1即是树的深度，递归返回的条件是若节点为空，返回0
算法：
1 int FindTreeDeep(BinTree BT){ 2 int deep=0; 3 if(BT){ 4 int lchilddeep=FindTreeDeep(BT->lchild); 5 int rchilddeep=FindTreeDeep(BT->rchild); 6 deep=lchilddeep>=rchilddeep?lchilddeep+1:rchilddeep+1; 7 } 8 return deep; 9 }
非递归实现基本思想：
受后续遍历二叉树思想的启发，想到可以利用后续遍历的方法来求二叉树的深度，在每一次输出的地方替换成算栈S的大小，遍历结束后最大的栈S长度即是栈的深度。
算法的执行步骤如下：
（1）当树非空时，将指针p指向根节点，p为当前节点指针。
（2）将p压入栈S中，0压入栈tag中，并令p执行其左孩子。
（3）重复步骤（2），直到p为空。
（4）如果tag栈中的栈顶元素为1，跳至步骤（6）。从右子树返回
（5）如果tag栈中的栈顶元素为0，跳至步骤（7）。从左子树返回
（6）比较treedeep与栈的深度，取较大的赋给treedeep，对栈S和栈tag出栈操作，p指向NULL，并跳至步骤（8）。
（7）将p指向栈S栈顶元素的右孩子，弹出栈tag，并把1压入栈tag。（另外一种方法，直接修改栈tag栈顶的值为1也可以）
（8）循环（2）~（7），直到栈为空并且p为空
（9）返回treedeep，结束遍历
1 int TreeDeep(BinTree BT ){ 2 int treedeep=0; 3 stack S; 4 stack tag; 5 BinTree p=BT; 6 while(p!=NULL||!isEmpty(S)){ 7 while(p!=NULL){ 8 push(S,p); 9 push(tag,0); 10 p=p->lchild; 11 } 12 if(Top(tag)==1){ 13 deeptree=deeptree>S.length?deeptree:S.length; 14 pop(S); 15 pop(tag); 16 p=NULL; 17 }else{ 18 p=Top(S); 19 p=p->rchild; 20 pop(tag); 21 push(tag,1); 22 } 23 } 24 return deeptree; 25 }