LeetCode 297：二叉树的序列化与反序列化

介绍 LeetCode 297 题二叉树的序列化与反序列化。核心在于通过层序遍历（BFS）或前序遍历（DFS）记录节点值及空节点位置以还原树结构。层序遍历直观且非递归，适合大数据场景；前序遍历代码简洁但受递归深度限制。两者时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)。文中提供完整 Java 实现及步骤详解。

奇形怪状发布于 2026/3/21更新于 2026/4/183 浏览

LeetCode 297：二叉树的序列化与反序列化

一、问题背景与核心挑战

在分布式系统、数据存储和网络传输中，我们经常需要将复杂的数据结构（如二叉树）转换为可存储或传输的格式，这一过程称为序列化；而从序列化后的格式还原出原始数据结构的过程则称为反序列化。

对于二叉树而言，核心挑战在于：

结构唯一性：必须完整记录树的结构，包括空节点，否则不同的树可能产生相同的序列化结果，导致反序列化时无法唯一还原。
效率平衡：在保证结构完整性的同时，兼顾序列化和反序列化的时间与空间效率。

例如，仅记录非空节点的序列 "1,2,3" 无法区分以下两棵树：

 1       1
/ \     / \
2   3   2   3

因此，空节点的记录是实现唯一还原的关键。

二、核心思路：层序遍历（BFS）的直观实现

为了直观且高效地解决问题，我们选择**层序遍历（BFS）**作为核心方法，原因如下：

层序遍历按'从上到下、从左到右'的顺序访问节点，每个节点的左右子节点位置明确，便于构建和还原。
与 LeetCode 官方的二叉树输入格式完全一致，降低理解和调试成本。

核心思想

序列化：用队列模拟层序遍历，将每个节点（包括空节点）转换为字符串，空节点用 "null" 表示，最终拼接为逗号分隔的字符串。
反序列化：将字符串按逗号分割为数组，用队列模拟层序构建树，依次为每个节点分配左右子节点，空节点直接跳过。

三、序列化步骤详解

1. 初始化与队列处理

若根节点为空，直接返回 "null"。
初始化队列，将根节点入队。
初始化 StringBuilder 用于拼接结果。

2. 遍历与记录

从队列中取出节点：
- 若节点为空，向结果中添加 "null,"。
- 若节点非空，添加节点值，并将其左右子节点（无论是否为空）入队。
遍历结束后，移除结果末尾多余的逗号。

示例演示（示例 1）

输入树：[1,2,3,null,null,4,5] 序列化过程：

队列状态	取出节点	记录内容	入队子节点
[1]	1	"1,"	[2, 3]
[2, 3]	2	"2,"	[3, null, null]
[3, null, null]	3	"3,"	[null, null, 4, 5]
[null, null, 4, 5]	null	"null,"	[null, 4, 5]
[null, 4, 5]	null	"null,"	[4, 5]

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将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online

队列状态	父节点	左子节点	右子节点	索引 i
[1]	1	2	3	3
[2, 3]	2	null	null	5
[3]	3	4	5	7
[4, 5]	4	null	null	9
[5]	5	null	null	11

import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; /** * 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) { if (root == null) { return "null"; } Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); queue.offer(root); StringBuilder sb = new StringBuilder(); while (!queue.isEmpty()) { TreeNode node = queue.poll(); if (node == null) { sb.append("null,"); } else { sb.append(node.val).append(","); queue.offer(node.left); queue.offer(node.right); } } // 移除末尾多余的逗号 if (sb.length() > 0) { sb.setLength(sb.length() - 1); } return sb.toString(); } // Decodes your encoded data to tree. public TreeNode deserialize(String data) { if (data == null || data.equals("null")) { return null; } String[] parts = data.split(","); Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); TreeNode root = new TreeNode(Integer.parseInt(parts[0])); queue.offer(root); int i = 1; while (!queue.isEmpty() && i < parts.length) { TreeNode parent = queue.poll(); // 处理左子节点 if (!parts[i].equals("null")) { TreeNode left = new TreeNode(Integer.parseInt(parts[i])); parent.left = left; queue.offer(left); } i++; // 处理右子节点 if (i < parts.length && !parts[i].equals("null")) { TreeNode right = new TreeNode(Integer.parseInt(parts[i])); parent.right = right; queue.offer(right); } i++; } return root; } } // Your Codec object will be instantiated and called as such: // Codec ser = new Codec(); // Codec deser = new Codec(); // TreeNode ans = deser.deserialize(ser.serialize(root));

方法	优点	缺点
层序遍历	直观易懂，与 LeetCode 输入格式一致，非递归实现，避免栈溢出	序列化字符串较长，包含较多空节点记录
前序遍历	代码简洁，递归结构清晰，适合理解树的递归性质	大数据流下可能栈溢出（递归深度限制）

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