LeetCode简单难度的二叉树题目------637. 二叉树的层平均值，这道题虽然难度不高，但非常经典，是入门二叉树层序遍历的绝佳练习题，适合刚接触二叉树层级操作的小伙伴上手，话不多说，我们直接开始！
一、题目解读
先来看题目要求：给定一个非空二叉树的根节点root，以数组的形式返回每一层节点的平均值。并且说明，与实际答案相差10的-5次方以内的答案都可以被接受。
举个简单的例子帮助理解：如果二叉树是 [3,9,20,null,null,15,7]，那么每一层的节点分别是：
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第1层：[3] → 平均值 3.0
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第2层：[9,20] → 平均值 (9+20)/2 = 14.5
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第3层：[15,7] → 平均值 (15+7)/2 = 11.0
最终返回的数组就是 [3.0, 14.5, 11.0]。
核心需求很明确：遍历二叉树的每一层，计算该层所有节点值的总和，再除以该层节点个数，将结果依次存入数组并返回。
二、解题思路分析
要解决"按层操作二叉树"的问题，最常用、最直观的方法就是 层序遍历（广度优先搜索，BFS）。
层序遍历的核心思想是：使用一个队列（queue）来维护当前层的所有节点，每次处理完当前层的所有节点后，再依次将下一层的节点加入队列，循环往复，直到队列为空（所有层都处理完毕）。
对应到这道题，我们可以按照以下步骤实现：
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边界处理：如果根节点root为空，直接返回空数组（题目说非空，但代码需考虑鲁棒性）。
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初始化：创建一个队列queue，将根节点root加入队列；创建一个结果数组result，用于存储每一层的平均值。
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循环处理每一层：只要队列不为空，就执行以下操作：
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记录当前层的节点个数levelSize（即队列当前的长度），因为队列中此时存的都是当前层的节点。
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初始化当前层的总和sum为0，用于累加当前层所有节点的值。
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遍历当前层的所有节点：循环levelSize次，每次从队列头部取出一个节点，将其值加入sum，然后判断该节点是否有左、右子节点，若有则依次加入队列（作为下一层的节点）。
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计算当前层的平均值（sum / levelSize），将其加入结果数组result。
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循环结束后，返回结果数组result。
这里有两个小细节需要注意：
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队列的操作：使用shift()方法取出队列头部元素（符合先进先出的特性），push()方法加入队列尾部。
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精度问题：题目允许与实际答案相差10的-5次方以内，因此直接用普通除法计算即可，无需额外处理精度（JavaScript/TypeScript中number类型为浮点型，足以满足需求）。
三、完整代码实现（TypeScript）
题目中已经给出了TreeNode的类定义，我们直接基于此编写解题函数即可，完整代码如下（带详细注释）：
typescript
// 二叉树节点类定义（题目已给出，无需修改）
class TreeNode {
val: number
left: TreeNode | null
right: TreeNode | null
constructor(val?: number, left?: TreeNode | null, right?: TreeNode | null) {
this.val = (val === undefined ? 0 : val) // 节点值默认0
this.left = (left === undefined ? null : left) // 左子节点默认null
this.right = (right === undefined ? null : right) // 右子节点默认null
}
}
// 解题函数
function averageOfLevels(root: TreeNode | null): number[] {
// 边界处理：根节点为空，返回空数组
if (!root) return [];
const queue = [root]; // 队列：存储当前层的节点，初始加入根节点
const result: number[] = []; // 结果数组：存储每一层的平均值
// 循环处理每一层，直到队列为空
while (queue.length) {
const levelSize = queue.length; // 当前层的节点个数
let sum = 0; // 当前层的节点值总和
// 遍历当前层的所有节点
for (let i = 0; i < levelSize; i++) {
const node = queue.shift()!; // 取出队列头部节点（非空断言，因levelSize控制循环次数）
sum += node.val; // 累加节点值到sum
// 若有左子节点，加入队列（下一层节点）
if (node.left) queue.push(node.left);
// 若有右子节点，加入队列（下一层节点）
if (node.right) queue.push(node.right);
}
// 计算当前层平均值，加入结果数组
result.push(sum / levelSize);
}
return result; // 返回最终结果
};四、代码细节拆解
可能有小伙伴对代码中的一些细节有疑问，这里逐一拆解说明：
1. 非空断言（!）的使用
代码中 queue.shift()! 后面的感叹号是TypeScript的非空断言，表示我们确定shift()方法返回的不是null或undefined。因为我们通过levelSize控制了循环次数，而levelSize等于队列初始长度，循环中每次shift()都会取出一个节点，不会出现取空的情况，因此可以安全使用非空断言。
2. 队列的作用
队列在这里起到了"分层缓存"的作用：每次循环开始时，队列中存储的是当前层的所有节点，循环结束时，队列中存储的是下一层的所有节点，这样就能保证我们每次处理的都是同一层的节点。
3. 时间复杂度与空间复杂度
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时间复杂度：O(n)，其中n是二叉树的节点总数。因为我们需要遍历每一个节点一次，每个节点入队和出队各一次，操作都是O(1)的。
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空间复杂度：O(m)，其中m是二叉树中某一层的最大节点个数。队列最多会存储某一层的所有节点，最坏情况下（完全二叉树的最后一层），m = n/2，因此空间复杂度为O(n)。
五、易错点提醒
这道题虽然简单，但新手很容易踩以下两个坑，大家可以留意一下：
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忘记记录当前层的节点个数（levelSize），直接在循环中使用queue.length。这样会导致循环次数出错，因为遍历过程中会不断向队列中加入下一层的节点，queue.length会动态变化，无法正确遍历当前层。
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边界处理遗漏：虽然题目说"非空二叉树"，但代码中如果不判断root是否为空，当传入null时会报错（queue.shift()会返回undefined，后续访问node.val会报错），因此必须加上
if (!root) return [];。
六、总结
这道题的核心是考察二叉树的层序遍历，解题思路清晰，代码实现也比较简洁。通过这道题，我们可以熟练掌握层序遍历的基本框架，后续遇到"二叉树的层和""二叉树的层最大值"等类似的按层操作题目，都可以沿用这个思路解决。
其实二叉树的层序遍历就像"剥洋葱"，一层一层往里面剥，只要抓住"队列维护当前层节点"这个核心，就能轻松应对这类题目。