Leetcode——树和图(1)

二叉树的层序遍历

给你一个二叉树,请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。

示例:
二叉树:[3,9,20,null,null,15,7],

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

返回其层次遍历结果:

[
  [3],
  [9,20],
  [15,7]
]

广度优先搜索 BFS

建立一个 queue,然后先把根节点放进去,这时候找根节点的左右两个子节点,这时候去掉根节点,此时 queue 里的元素就是下一层的所有节点,

用一个 for 循环遍历它们,然后存到一个一维向量里,遍历完之后再把这个一维向量存到二维向量里,以此类推,可以完成层序遍历

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
        if (!root) return {};
        vector<vector<int>> res;
        queue<TreeNode*> q{{root}};
        while (!q.empty()) {
            vector<int> oneLevel;
            for (int i = q.size(); i > 0; --i) {
                TreeNode *t = q.front(); q.pop();
                oneLevel.push_back(t->val);
                if (t->left) q.push(t->left);
                if (t->right) q.push(t->right);
            }
            res.push_back(oneLevel);
        }
        return res;
    }
};

递归

建立一个 queue,然后先把根节点放进去,这时候找根节点的左右两个子节点,这时候去掉根节点,此时 queue 里的元素就是下一层的所有节点,

用一个 for 循环遍历它们,然后存到一个一维向量里,遍历完之后再把这个一维向量存到二维向量里,以此类推,可以完成层序遍历

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> res;
        levelorder(root, 0, res);
        return res;
    }
    void levelorder(TreeNode* node, int level, vector<vector<int>>& res) {
        if (!node) return;
        if (res.size() == level) res.push_back({});
        res[level].push_back(node->val);
        if (node->left) levelorder(node->left, level + 1, res);
        if (node->right) levelorder(node->right, level + 1, res);
    }
};

二叉树的层次遍历 II

给定一个二叉树,返回其节点值自底向上的层次遍历。 (即按从叶子节点所在层到根节点所在的层,逐层从左向右遍历)

例如:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

返回其自底向上的层次遍历为:

[
  [15,7],
  [9,20],
  [3]
]

广度优先搜索 BFS

class Solution {
public:
    vector<vector<int> > levelOrderBottom(TreeNode* root) {
        if (!root) return {};
        vector<vector<int>> res;
        queue<TreeNode*> q{{root}};
        while (!q.empty()) {
            vector<int> oneLevel;
            for (int i = q.size(); i > 0; --i) {
                TreeNode *t = q.front(); q.pop();
                oneLevel.push_back(t->val);
                if (t->left) q.push(t->left);
                if (t->right) q.push(t->right);
            }
            res.insert(res.begin(), oneLevel);
        }
        return res;
    }
};

递归

使用一个变量level来标记当前的深度,初始化带入0,表示根结点所在的深度。

由于需要返回的是一个二维数组res,开始时我们又不知道二叉树的深度,不知道有多少层,所以无法实现申请好二维数组的大小,只有在遍历的过程中不断的增加。

那么我们什么时候该申请新的一层了呢,当level等于二维数组的大小的时候,为啥是等于呢,不是说要超过当前的深度么,这是因为level是从0开始的,就好比一个长度为n的数组A,你访问A[n]是会出错的,当level等于数组的长度时,就已经需要新申请一层了,我们新建一个空层,继续往里面加数字

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrderBottom(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> res;
        levelorder(root, 0, res);
        return vector<vector<int>> (res.rbegin(), res.rend());
    }
    void levelorder(TreeNode* node, int level, vector<vector<int>>& res) {
        if (!node) return;
        if (res.size() == level) res.push_back({});
        res[level].push_back(node->val);
        if (node->left) levelorder(node->left, level + 1, res);
        if (node->right) levelorder(node->right, level + 1, res);
    }
};

二叉树的中序遍历

给定一个二叉树,返回它的中序 遍历。

示例:

输入: [1,null,2,3]
   1
    \
     2
    /
   3

输出: [1,3,2]

进阶: 递归算法很简单,你可以通过迭代算法完成吗?

递归

对左子结点调用递归函数,根节点访问值,右子节点再调用递归函数

class Solution {
public:
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode *root) {
        vector<int> res;
        inorder(root, res);
        return res;
    }
    void inorder(TreeNode *root, vector<int> &res) {
        if (!root) return;
        if (root->left) inorder(root->left, res);
        res.push_back(root->val);
        if (root->right) inorder(root->right, res);
    }
};

从根节点开始,先将根节点压入栈,然后再将其所有左子结点压入栈,然后取出栈顶节点,保存节点值,

再将当前指针移到其右子节点上,若存在右子节点,则在下次循环时又可将其所有左子结点压入栈中。

这样就保证了访问顺序为左-根-右

class Solution {
public:
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode *root) {
        vector<int> res;
        stack<TreeNode*> s;
        TreeNode *p = root;
        while (p || !s.empty()) {
            while (p) {
                s.push(p);
                p = p->left;
            }
            p = s.top(); s.pop();
            res.push_back(p->val);
            p = p->right;
        }
        return res;
    }
};

把结点值加入结果 res 的步骤从 if 中移动到了 else 中,因为中序遍历的顺序是左-根-右

class Solution {
public:
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        stack<TreeNode*> s;
        TreeNode *p = root;
        while (!s.empty() || p) {
            if (p) {
                s.push(p);
                p = p->left;
            } else {
                p = s.top(); s.pop();
                res.push_back(p->val);
                p = p->right;
            }
        }
        return res;
    }
};

二叉树的前序遍历

给定一个二叉树,返回它的 前序 遍历。

示例:

输入: [1,null,2,3]  
   1
    \
     2
    /
   3 

输出: [1,2,3]

进阶: 递归算法很简单,你可以通过迭代算法完成吗?

先序遍历的顺序是"根-左-右", 算法为:

  1. 把根节点 push 到栈中

  2. 循环检测栈是否为空,若不空,则取出栈顶元素,保存其值,然后看其右子节点是否存在,若存在则 push 到栈中。再看其左子节点,若存在,则 push 到栈中。

class Solution {
public:
    vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
        if (!root) return {};
        vector<int> res;
        stack<TreeNode*> s{{root}};
        while (!s.empty()) {
            TreeNode *t = s.top(); s.pop();
            res.push_back(t->val);
            if (t->right) s.push(t->right);
            if (t->left) s.push(t->left);
        }
        return res;
    }
};

辅助结点p初始化为根结点,while 循环的条件是栈不为空或者辅助结点p不为空,

在循环中首先判断如果辅助结点p存在,那么先将p加入栈中,然后将p的结点值加入结果 res 中,此时p指向其左子结点。

否则如果p不存在的话,表明没有左子结点,取出栈顶结点,将p指向栈顶结点的右子结点

class Solution {
public:
    vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        stack<TreeNode*> st;
        TreeNode *p = root;
        while (!st.empty() || p) {
            if (p) {
                st.push(p);
                res.push_back(p->val);
                p = p->left;
            } else {
                p = st.top(); st.pop();
                p = p->right;
            }
        }
        return res;
    }
};

二叉树的后序遍历

给定一个二叉树,返回它的 后序 遍历。

示例:

输入: [1,null,2,3]  
   1
    \
     2
    /
   3 

输出: [3,2,1]

进阶: 递归算法很简单,你可以通过迭代算法完成吗?

后序的顺序是左-右-根,所以当一个结点值被取出来时,它的左右子结点要么不存在,要么已经被访问过了。

先将根结点压入栈,然后定义一个辅助结点 head,while 循环的条件是栈不为空,

在循环中,首先将栈顶结点t取出来,如果栈顶结点没有左右子结点,或者其左子结点是 head,或者其右子结点是 head 的情况下。

将栈顶结点值加入结果 res 中,并将栈顶元素移出栈,然后将 head 指向栈顶元素;

否则的话就看如果右子结点不为空,将其加入栈,再看左子结点不为空的话,就加入栈,

注意这里先右后左的顺序是因为栈的后入先出的特点,可以使得左子结点先被处理。

下面来看为什么是这三个条件呢,

首先如果栈顶元素如果没有左右子结点的话,说明其是叶结点,

而且入栈顺序保证了左子结点先被处理,所以此时的结点值就可以直接加入结果 res 了,

然后移出栈,将 head 指向这个叶结点,这样的话 head 每次就是指向前一个处理过并且加入结果 res 的结点,那么如果栈顶结点的左子结点或者右子结点是 head 的话,说明其子结点已经加入结果 res 了,那么就可以处理当前结点了。

head 是指向上一个被遍历完成的结点,由于后序遍历的顺序是左-右-根,所以一定会一直将结点压入栈,一直到把最左子结点(或是最左子结点的最右子结点)压入栈后,开始进行处理。

一旦开始处理了,head 就会被重新赋值。所以 head 初始化值并没有太大的影响,

唯一要注意的是不能初始化为空,因为在判断是否打印出当前结点时除了判断是否是叶结点,还要看 head 是否指向其左右子结点,

如果 head 指向左子结点,那么右子结点一定为空,因为入栈顺序是根-右-左,不存在右子结点还没处理,就直接去处理根结点了的情况。若 head 指向右子结点,则是正常的左-右-根的处理顺序。那么回过头来在看,

若 head 初始化为空,且此时正好左子结点不存在,那么在压入根结点时,head 和左子结点相等就成立了,此时就直接打印根结点了,明显是错的。

所以 head 只要不初始化为空,一切都好说,甚至可以新建一个结点也没问题。将 head 初始化为 root,也可以,就算只有一个 root 结点,那么在判定叶结点时就将 root 打印了,然后就跳出 while 循环了,也不会出错

class Solution {
public:
    vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
        if (!root) return {};
        vector<int> res;
        stack<TreeNode*> s{{root}};
        TreeNode *head = root;
        while (!s.empty()) {
            TreeNode *t = s.top();
            if ((!t->left && !t->right) || t->left == head || t->right == head) {
                res.push_back(t->val);
                s.pop();
                head = t;
            } else {
                if (t->right) s.push(t->right);
                if (t->left) s.push(t->left);
            }
        }
        return res;
    }
};

先将先序遍历的根-左-右顺序变为根-右-左,再翻转变为后序遍历的左-右-根,翻转还是改变结果 res 的加入顺序,然后把更新辅助结点p的左右顺序换一下即可

class Solution {
public:
    vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        stack<TreeNode*> s;
        TreeNode *p = root;
        while (!s.empty() || p) {
            if (p) {
                s.push(p);
                res.insert(res.begin(), p->val);
                p = p->right;
            } else {
                TreeNode *t = s.top(); s.pop();
                p = t->left;
            }
        }
        return res;
    }
};

二叉树的锯齿形层次遍历

给定一个二叉树,返回其节点值的锯齿形层次遍历。(即先从左往右,再从右往左进行下一层遍历,以此类推,层与层之间交替进行)。

例如:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

返回锯齿形层次遍历如下:

[
  [3],
  [20,9],
  [15,7]
]

方法一

利用层序遍历,并使用一个变量 cnt 来统计当前的层数(从0开始),将所有的奇数层的结点值进行翻转一下即可

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> zigzagLevelOrder(TreeNode* root) {
        if (!root) return {};
        vector<vector<int>> res;
        queue<TreeNode*> q{{root}};
        int cnt = 0;
        while (!q.empty()) {
            vector<int> oneLevel;
            for (int i = q.size(); i > 0; --i) {
                TreeNode *t = q.front(); q.pop();
                oneLevel.push_back(t->val);
                if (t->left) q.push(t->left);
                if (t->right) q.push(t->right);
            }
            if (cnt % 2 == 1) reverse(oneLevel.begin(), oneLevel.end());
            res.push_back(oneLevel);
            ++cnt;
        }
        return res;
    }
};

方法二

由于每层的结点数是知道的,就是队列的元素个数,所以可以直接初始化数组的大小。

此时使用一个变量 leftToRight 来标记顺序,初始时是 true,

当此变量为 true 的时候,每次加入数组的位置就是i本身,

若变量为 false 了,则加入到 size-1-i 位置上,这样就直接相当于翻转了数组。

每层遍历完了之后,需要翻转 leftToRight 变量,同时不要忘了将 oneLevel 加入结果 res

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> zigzagLevelOrder(TreeNode* root) {
        if (!root) return {};
        vector<vector<int>> res;
        queue<TreeNode*> q{{root}};
        bool leftToRight = true;
        while (!q.empty()) {
            int size = q.size();
            vector<int> oneLevel(size);
            for (int i = 0; i < size; ++i) {
                TreeNode *t = q.front(); q.pop();
                int idx = leftToRight ? i : (size - 1 - i);
                oneLevel[idx] = t->val;
                if (t->left) q.push(t->left);
                if (t->right) q.push(t->right);
            }
            leftToRight = !leftToRight;
            res.push_back(oneLevel);
        }
        return res;
    }
};

递归

实际上用的是先序遍历,递归函数需要一个变量 level 来记录当前的深度,由于 level 是从0开始的,

假如结果 res 的大小等于 level,就需要在结果 res 中新加一个空集,这样可以保证 res[level] 不会越界。

取出 res[level] 之后,判断 levle 的奇偶,

若其为偶数,则将 node->val 加入 oneLevel 的末尾,

若为奇数,则加在 oneLevel 的开头。然后分别对 node 的左右子结点调用递归函数,此时要传入 level+1 即可

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> zigzagLevelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> res;
        helper(root, 0, res);
        return res;
    }
    void helper(TreeNode* node, int level, vector<vector<int>>& res) {
        if (!node) return;
        if (res.size() <= level) {
            res.push_back({});
        }
        vector<int> &oneLevel = res[level];
        if (level % 2 == 0) oneLevel.push_back(node->val);
        else oneLevel.insert(oneLevel.begin(), node->val);
        helper(node->left, level + 1, res);
        helper(node->right, level + 1, res);
    }
};

二叉搜索树迭代器

实现一个二叉搜索树迭代器。你将使用二叉搜索树的根节点初始化迭代器。

调用 next() 将返回二叉搜索树中的下一个最小的数。

示例:

img

BSTIterator iterator = new BSTIterator(root);
iterator.next();    // 返回 3
iterator.next();    // 返回 7
iterator.hasNext(); // 返回 true
iterator.next();    // 返回 9
iterator.hasNext(); // 返回 true
iterator.next();    // 返回 15
iterator.hasNext(); // 返回 true
iterator.next();    // 返回 20
iterator.hasNext(); // 返回 false

提示:

  • next()hasNext() 操作的时间复杂度是 O(1),并使用 O(h) 内存,其中 h 是树的高度。
  • 你可以假设 next() 调用总是有效的,也就是说,当调用 next() 时,BST 中至少存在一个下一个最小的数。

二叉树的中序遍历的非递归形式,需要额外定义一个栈来辅助,二叉搜索树的建树规则就是左<根<右,用中序遍历即可从小到大取出所有节点

class BSTIterator {
public:
    BSTIterator(TreeNode *root) {
        while (root) {
            s.push(root);
            root = root->left;
        }
    }

    bool hasNext() {
        return !s.empty();
    }

    int next() {
        TreeNode *n = s.top();
        s.pop();
        int res = n->val;
        if (n->right) {
            n = n->right;
            while (n) {
                s.push(n);
                n = n->left;
            }
        }
        return res;
    }
private:
    stack<TreeNode*> s;
};

二叉树的最大深度

给定一个二叉树,找出其最大深度。

二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

示例:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

返回它的最大深度 3 。

深度优先搜索

C++

class Solution {
public:
    int maxDepth(TreeNode* root) {
        if (!root) return 0;
        return 1 + max(maxDepth(root->left), maxDepth(root->right));
    }
};

Java

public class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        return root == null ? 0 : (1 + Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)));
    }
}

队列

使用层序遍历二叉树,然后计数总层数,即为二叉树的最大深度,

注意 while 循环中的 for 循环的写法有个 trick,一定要将 q.size() 放在初始化里,而不能放在判断停止的条件中,因为q的大小是随时变化的,所以放停止条件中会出错

C++

class Solution {
public:
    int maxDepth(TreeNode* root) {
        if (!root) return 0;
        int res = 0;
        queue<TreeNode*> q{{root}};
        while (!q.empty()) {
            ++res;
            for (int i = q.size(); i > 0; --i) {
                TreeNode *t = q.front(); q.pop();
                if (t->left) q.push(t->left);
                if (t->right) q.push(t->right);
            }
        }
        return res;
    }
};

Java

public class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        int res = 0;
        Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
        q.offer(root);
        while (!q.isEmpty()) {
            ++res;
            for (int i = q.size(); i > 0; --i) {
                TreeNode t = q.poll();
                if (t.left != null) q.offer(t.left);
                if (t.right != null) q.offer(t.right);
            }
        }
        return res;
    }
}

平衡二叉树

给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。

本题中,一棵高度平衡二叉树定义为:

一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。

示例 1:

给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

返回 true

示例 2:

给定二叉树 [1,2,2,3,3,null,null,4,4]

       1
      / \
     2   2
    / \
   3   3
  / \
 4   4

返回 false

方法一

平衡二叉树是每一个结点的两个子树的深度差不能超过1,

需要一个求各个点深度的函数,然后对每个节点的两个子树来比较深度差,时间复杂度为O(NlgN)

class Solution {
public:
    bool isBalanced(TreeNode *root) {
        if (!root) return true;
        if (abs(getDepth(root->left) - getDepth(root->right)) > 1) return false;
        return isBalanced(root->left) && isBalanced(root->right);    
    }
    int getDepth(TreeNode *root) {
        if (!root) return 0;
        return 1 + max(getDepth(root->left), getDepth(root->right));
    }
};

方法二

对于每一个节点,我们通过checkDepth方法递归获得左右子树的深度,

如果子树是平衡的,则返回真实的深度,若不平衡,直接返回-1,此方法时间复杂度O(N),空间复杂度O(H)

class Solution {
public:    
    bool isBalanced(TreeNode *root) {
        if (checkDepth(root) == -1) return false;
        else return true;
    }
    int checkDepth(TreeNode *root) {
        if (!root) return 0;
        
        int left = checkDepth(root->left);
        if (left == -1) return -1;
        
        int right = checkDepth(root->right);
        if (right == -1) return -1;
        
        int diff = abs(left - right);
        if (diff > 1) return -1;
        
        else return 1 + max(left, right);
    }
};

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