[0212]ADD:Lc-119

Author: Coder-AndyLee

readme.md

@@ -10,6 +10,7 @@
 [[20210204]1161. 最大层内元素和-Medium](树/1161.%20最大层内元素和-Medium.md)  
 [[20210212]119. 杨辉三角 II-Easy](动态规划/119.%20杨辉三角%20II-Easy.md)  
 [[20210212]236. 二叉树的最近公共祖先-Medium](树/236.%20二叉树的最近公共祖先-Medium.md)  
+[[20210212]863. 二叉树中所有距离为 K 的结点-Medium](回溯法/BFS/863.%20二叉树中所有距离为%20K%20的结点-Medium.md)  
 ## 2021.01
 [[20210104]1688. 比赛中的配对次数-Easy](回溯法/1688.%20比赛中的配对次数-Easy.md)  
 [[20210105]830. 较大分组的位置-Easy](字符串/830.%20较大分组的位置-Easy.md)  
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 ## 回溯法
 ### BFS
 - [752. 打开转盘锁-Medium](回溯法/BFS/752.%20打开转盘锁-Medium.md)  
+- [863. 二叉树中所有距离为 K 的结点-Medium](回溯法/BFS/863.%20二叉树中所有距离为%20K%20的结点-Medium.md)  
 
 [39. 组合总和-Medium](回溯法/39.%20组合总和-Medium.md)  
 [46. 全排列-Medium](回溯法/46.%20全排列-Medium.md)   

回溯法/BFS/863. 二叉树中所有距离为 K 的结点-Medium.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+# [Description](https://leetcode-cn.com/problems/all-nodes-distance-k-in-binary-tree)
+
+定一个二叉树（具有根结点 root）， 一个目标结点 target ，和一个整数值 K 。
+
+返回到目标结点 target 距离为 K 的所有结点的值的列表。 答案可以以任何顺序返回。
+
+ 
+
+示例 1：
+![](https://s3-lc-upload.s3.amazonaws.com/uploads/2018/06/28/sketch0.png)
+```python
+输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], target = 5, K = 2
+输出：[7,4,1]
+解释：
+所求结点为与目标结点（值为 5）距离为 2 的结点，
+值分别为 7，4，以及 1
+
+注意，输入的 "root" 和 "target" 实际上是树上的结点。
+上面的输入仅仅是对这些对象进行了序列化描述。
+```
+
+提示：
+
+- 给定的树是非空的。
+- 树上的每个结点都具有唯一的值 0 <= node.val <= 500 。
+- 目标结点 target 是树上的结点。
+- 0 <= K <= 1000.
+
+
+# Solution
+- 步骤1：将树改造，找到target节点，并以该节点为新树1；将target的父节点作为根节点，构建新树2，因此该路径上的节点的父子关系均需改变（由self.dfs()完成）
+- 步骤2：层序遍历两棵新树，得到结果 	
+![image.png](https://pic.leetcode-cn.com/3592d875064a80da2b9e605d3eaba4b2f8689512c2db246985094c83892c194b-image.png)
+```python
+class Solution:
+    def distanceK(self, root: TreeNode, target: TreeNode, K: int) -> List[int]:
+        if not root:
+            return []
+
+        self.ans = []
+        self.new_root = None
+        self.dfs(root, target, None)
+
+        self.collect(target, K)
+        self.collect(self.new_root, K-1)
+
+        return self.ans
+
+    def dfs(self, root, target, father):
+        if not root:
+            return None
+        if target == root:
+            self.new_root = father
+            return True
+
+        left = self.dfs(root.left, target, root)
+        right = self.dfs(root.right, target, root)
+
+        if left:
+            root.left = father
+            return True
+        
+        if right:
+            root.right = father
+            return True
+
+        return False
+
+    def collect(self, root, target_level):
+        if not root:
+            return
+
+        step = 0
+        queue = [root]
+
+        while queue:
+            for i in range(len(queue)):
+                tmp = queue.pop(0)
+                if step == target_level:
+                    self.ans.append(tmp.val)
+
+                if tmp.left:
+                    queue.append(tmp.left)
+                if tmp.right:
+                    queue.append(tmp.right)
+
+            step += 1
+```