打印二叉树的左视图

二叉树是一种有序数据结构，在数学和计算机科学领域用于组织数据，以便充分发挥组件添加、删除和搜索的潜力。它由节点组成，每个节点最多可以包含两个子节点，即左子节点和右子节点。

与二叉树相关的基本元素和思想如下：

1. 节点：二叉结构中的每个节点都包含一段信息，称为“值”或“键”，它最多可以有两个子节点，包括左子节点和右子节点。
2. 根节点：根是树的最高节点。所有其他节点都可以追溯到该父节点。
3. 子节点：每个节点最多可以包含一对子节点，左右各一个。如果节点没有左或右子节点，则这些子节点可以为空。
4. 父节点：是位于每个附加节点（根除外）上方的节点。
5. 叶节点：“叶节点”是一个空节点，这意味着其周围的左节点和右节点都不是空的。

二叉树有几个优点。

高效搜索：通过比较值并根据比较遍历树，二叉树，特别是二叉搜索树（BST），提供了高效的搜索算法，可以轻松快速地在树中找到特定元素。

高效插入和删除：二叉树使得插入和删除等操作成为可能。树的结构使得在保持元素原始排列的同时，能够相对快速地进行更改。

平衡二叉树：平衡二叉树，如 AVL 树和红黑树，在插入和删除过程中保持平衡，以确保树的深度保持接近对数级别。这种平衡有助于搜索、插入和删除操作顺利进行。

二叉树的缺点。

i) 不对称树：倾斜的二叉树会退化为链表，导致搜索、插入和删除等操作效率降低，时间复杂度接近 O(n)，而不是所需的 O(log n)。

ii) 对于某些操作效率低下：由于需要额外的数据结构或对普通二叉树结构的调整，对于范围搜索等操作而言，二叉树不是最佳选择。

iii) 对输入顺序敏感：二叉树的形状可能会受到插入时输入元素放置位置的影响。在最坏的情况下，这可能导致树不平衡，从而对性能产生重大的负面影响。

应用

i) 二叉搜索树（BST）是二叉树的应用。数据库系统、编译器、符号表以及需要高效搜索、插入和删除数据的其他应用程序经常使用 BST。

ii) 表达式解析：表达式解析技术使用二叉表达式树表示和评估算术或逻辑表达式。

iii) 文件系统使用二叉树组织，这使得访问和管理文件和目录更加容易。

iv) 网络和路由算法：二叉树用于网络应用程序，特别是在路由器中使用的路由表中，以优化路由算法。

代码

输出

结论

为了打印二叉树的左视图，我们按层级顺序遍历树，从根开始，然后 progressing 到每层最左边的节点。通过打印每层最左边的节点来显示二叉树的左视图。这种方法保证了每层最左边的节点首先被打印出来，从而为我们提供了树的左侧视图。程序在遍历按层级顺序排列的树时，使用队列打印每层发现的最左边节点。随附的 Python 代码演示了此算法的实现。