层序遍历必须用std::queue，不能用递归或栈；关键是在每次while循环开始前用q.size()快照本层节点数，再通过固定次数的for循环处理并统计，子节点入队前须判空，否则导致崩溃。
层序遍历必须用队列，不能用递归模拟
递归天然适合深度优先，强行用它做层序遍历会丢失层级边界信息，代码臃肿且易错。C++标准库的 std::queue 是唯一合理选择——它天然按“先进先出”维护访问顺序，配合每轮清空当前层所有节点的操作，就能自然切分层级。
常见错误是只 push 根节点后就进入 while 循环，却不记录每层节点数，导致无法分级统计。正确做法是：每次进入循环前，先用 queue.size() 快照当前层节点总数，然后 for 循环 pop 掉这 n 个节点，并把它们的子节点 push 进队列。
- 别在循环中直接用
q.size()做 for 条件（因为 size() 会动态变） - 子节点入队前必须判空：
if (node->left)，否则空指针解引用崩溃 - 层级计数器应在 for 循环外初始化，每轮 for 结束后才存入结果容器
分级统计要靠每轮迭代的固定长度
所谓“按层分级”，本质就是每轮 while 循环处理且仅处理一层。关键不是“数完再分”，而是“边遍历边分”——queue.size() 给出的就是当前层宽度，这个值在 for 循环开始前必须缓存。
示例逻辑：
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std::queue<TreeNode*> q;
q.push(root);
std::vector<int> counts;
while (!q.empty()) {
int level_size = q.size(); // ← 必须在此处快照
counts.push_back(level_size);
for (int i = 0; i < level_size; ++i) {
TreeNode* node = q.front(); q.pop();
if (node->left) q.push(node->left);
if (node->right) q.push(node->right);
}
}如果把 counts.push_back(level_size) 放进 for 循环里，就会为每个节点记一次数；如果用 q.size() 替代 level_size 做 for 条件，循环次数会因中途 push 而变多，破坏层级结构。
空树和单节点树要单独验证边界
很多人测试时只用满二叉树，漏掉 root == nullptr 的情况。此时 q.size() 初始为 0，while 循环不执行，counts 为空 vector——这符合预期（0 层，每层节点数为 0 个），但若业务要求返回 {0} 或抛异常，就得提前判断。
-
root == nullptr时，直接 return{}或按需处理 - 单节点树：第一轮
level_size == 1，for 循环执行 1 次，左右子节点都为空，不 push 新节点，第二轮 queue 为空退出 - 不要依赖
counts.empty()反推树是否为空——空树对应空 vector，非空树至少有一个元素
用 vector 存每层节点值？小心内存局部性差
如果需求不只是统计数量，还要返回每层的节点值（比如 vector<vector<int>>），常见写法是在每层 for 中把 node->val 压入临时 vector<int>，再 push 到外层 vector。这本身没问题，但要注意：频繁小 vector 分配可能引发堆碎片。
更优做法是预分配外层 vector 大小（如已知最大深度），或用 reserve() 避免多次扩容：
std::vector<std::vector<int>> levels;
levels.reserve(32); // 估算最大深度
// ... 每层内：
std::vector<int> level_vals;
level_vals.reserve(level_size); // 关键：预分配本层容量
for (...) {
level_vals.push_back(node->val);
}
levels.push_back(std::move(level_vals));没预分配时，push_back 可能触发 2~3 次内存重分配；有 reserve 后，本层操作基本是连续内存写入，CPU 缓存友好。
分级统计本身不涉及值存储，但一旦扩展功能，这些细节就立刻暴露——很多人卡在“为什么大数据量时性能断崖下跌”，其实只是忘了 reserve。
