CONTENTS

  • 二叉树 - LeetCode 94. 二叉树的中序遍历(简单)
  • 二叉树 - LeetCode 104. 二叉树的最大深度(简单)
  • 二叉树 - LeetCode 226. 翻转二叉树(简单)
  • 二叉树 - LeetCode 101. 对称二叉树(简单)
  • 二叉树 - LeetCode 543. 二叉树的直径(简单)

二叉树 - LeetCode 94. 二叉树的中序遍历(简单)

【题目描述】

给定一个二叉树的根节点 root,返回它的中序遍历。

【示例 1】

在这里插入图片描述

输入:root = [1,null,2,3]
输出:[1,3,2]

【示例 2】

输入:root = []
输出:[]

【示例 3】

输入:root = [1]
输出:[1]

【提示】

树中节点数目在范围 [0,100][0, 100][0,100]
−100<=Node.val<=100-100 <= Node.val <= 100100<=Node.val<=100

进阶:递归算法很简单,你可以通过迭代算法完成吗?


【分析】

递归遍历二叉树非常简单,不理解的可以看树和图的遍历方式详解:【UCB CS 61B SP24】Lecture 22 & 23: Tree and Graph Traversals, DFS, BFS。

本题的 Tips 中提到尝试用迭代算法完成,那么分析一下如何不用递归实现中序遍历。

对于每个节点,如果其左子树存在,就需要先遍历左子树,但是当前点也不能扔掉,因为遍历完左子树还要回来遍历当前节点,因此如果当前节点有左子树就先将当前点压入栈中。

如果当前节点的左子树已经遍历完了,就可以遍历自身了,遍历完就可以出栈,如果有右子树,那么就对右子树继续执行相同的操作遍历,如果没有右子树就可以出栈下一个节点,也就是当前节点的父节点。


【代码】

【递归方法】

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:vector<int> res;vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {if (!root) return res;if(root->left) inorderTraversal(root->left);res.push_back(root->val);if (root->right) inorderTraversal(root->right);return res;}
};

【迭代方法】

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> res;stack<TreeNode*> stk;while (root || stk.size()) {  // 当前节点不为空或栈不为空时循环操作while (root) {  // 一直走到没有左子树为止stk.push(root);root = root->left;}root = stk.top();  // root 为空时说明栈顶元素可以被遍历了stk.pop();res.push_back(root->val);root = root->right;  // 如果没有右子树 root 就为空,下一次出栈的就是 root 的父节点}return res;}
};

二叉树 - LeetCode 104. 二叉树的最大深度(简单)

【题目描述】

给定一个二叉树 root,返回其最大深度。

二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

【示例 1】

在这里插入图片描述

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:3

【示例 2】

输入:root = [1,null,2]
输出:2

【提示】

树中节点的数量在 [0,104][0, 10^4][0,104] 区间内。
−100<=Node.val<=100-100 <= Node.val <= 100100<=Node.val<=100


【分析】

用 BFS 也就是类似前两题的做法能够求出层数,也可以直接用递归求解,从根节点往下递归求解每个节点的高度,到空节点了高度就为 0,否则当前节点的高度就是左子树与右子树中的最大高度加一(当前节点的高度比子树多 1)。


【代码】

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:int maxDepth(TreeNode* root) {  // 返回 root 的最大高度if (!root) return 0;return max(maxDepth(root->left), maxDepth(root->right)) + 1;}
};

二叉树 - LeetCode 226. 翻转二叉树(简单)

【题目描述】

给你一棵二叉树的根节点 root,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。

【示例 1】

在这里插入图片描述

输入:root = [4,2,7,1,3,6,9]
输出:[4,7,2,9,6,3,1]

【示例 2】

在这里插入图片描述

输入:root = [2,1,3]
输出:[2,3,1]

【示例 3】

输入:root = []
输出:[]

【提示】

树中节点数目范围在 [0,100][0, 100][0,100]
−100<=Node.val<=100-100 <= Node.val <= 100100<=Node.val<=100


【分析】

从根节点开始递归地处理每个结点,将每个结点的左右子树交换一下即可。


【代码】

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {if (!root) return nullptr;swap(root->left, root->right);invertTree(root->left);invertTree(root->right);return root;}
};

二叉树 - LeetCode 101. 对称二叉树(简单)

【题目描述】

给你一个二叉树的根节点 root,检查它是否轴对称。

【示例 1】

在这里插入图片描述

输入:root = [1,2,2,3,4,4,3]
输出:true

【示例 2】

在这里插入图片描述

输入:root = [1,2,2,null,3,null,3]
输出:false

【提示】

树中节点数目在范围 [1,1000][1, 1000][1,1000]
−100<=Node.val<=100-100 <= Node.val <= 100100<=Node.val<=100

进阶:你可以运用递归和迭代两种方法解决这个问题吗?


【分析】

对称的树具有以下属性之一:

  • 左右子节点均为空;
  • 左右子节点的值相同,且左子节点的左子树与右子节点的右子树相同,左子节点的右子树与右子节点的左子树相同。

因此我们可以递归判断左右子树是否对称。

题目提到用递归和迭代实现,那么如何用迭代实现?

可以用队列维护对称的相对关系,首先将根节点的左右子节点入队,然后不断循环每次从队列中取两个节点,判断这两个节点是否对称,然后将其中一个节点的左/右子节点与另一个节点的右/左子节点对应成两组分别加入到队列中,如果队列为空遍历完整棵树还没发现非对称的节点说明整棵树就是对称的。


【代码】

【递归方法】

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:bool isSymmetric(TreeNode* root) {return dfs(root->left, root->right);}bool dfs(TreeNode* l, TreeNode* r) {if (!l && !r) return true;  // 两个节点均为空if (!l || !r || l->val != r->val) return false;  // 只有一个节点为空或两个节点值不同return dfs(l->left, r->right) && dfs(l->right, r->left);  // 左节点的左/右子树要和右节点的右/左子树对称}
};

【迭代方法】

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:bool isSymmetric(TreeNode* root) {queue<TreeNode*> Q;Q.push(root->left), Q.push(root->right);while (!Q.empty()) {auto p = Q.front(); Q.pop();auto q = Q.front(); Q.pop();if (!p && !q) continue;if (!p || !q || p->val != q->val) return false;  // 不对称Q.push(p->left), Q.push(q->right);  // p 的左子节点需要和 q 的右子节点对称Q.push(p->right), Q.push(q->left);  // p 的右子节点需要和 q 的左子节点对称}return true;  // 全遍历完了说明树是对称的}
};

二叉树 - LeetCode 543. 二叉树的直径(简单)

【题目描述】

给你一棵二叉树的根节点,返回该树的直径

二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点 root

两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。

【示例 1】

在这里插入图片描述

输入:root = [1,2,3,4,5]
输出:3
解释:3 ,取路径 [4,2,1,3] 或 [5,2,1,3] 的长度。

【示例 2】

输入:root = [1,2]
输出:1

【提示】

树中节点数目在范围 [1,104][1, 10^4][1,104]
−100<=Node.val<=100-100 <= Node.val <= 100100<=Node.val<=100


【分析】

我们递归枚举每个点作为路径的最高点,那么这条路径的长度为该结点往左子树走的最大长度加上往右子树走的最大长度,因此可以在递归的时候维护每个结点往下走到叶子结点的最大长度,这样就能快速获得当前结点左右子树往下走的最大长度。

如果是多叉树求树的直径有通用解法(求图的最长路径),首先任选一个点作为根结点,通过 DFS 找到最远的结点,然后再将其作为根节点,通过 DFS 找到最远的点,这段距离就是最长路径。


【代码】

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:int res;int dfs(TreeNode* root) {  // 返回从 root 往下走的最长长度if (!root) return 0;int l = dfs(root->left), r = dfs(root->right);res = max(res, l + r);return max(l, r) + 1;}int diameterOfBinaryTree(TreeNode* root) {dfs(root);return res;}
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/web/93291.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/web/93291.shtml
英文地址,请注明出处:http://en.pswp.cn/web/93291.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系英文站点网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据处理分析环境搭建+Numpy使用教程

环境搭建 数据分析常用开源库 Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库。是一个运行速度非常快的数学库&#xff0c;主要用于数组计算包含&#xff1a; 一个强大的N维数组对象 ndarray广播功能函数整合 C/C/Fortran 代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机…

实战多屏Wallpaper壁纸显示及出现黑屏问题bug分析-学员作业

背景&#xff1a; 在大家看了上一篇google官方对于多屏壁纸这块的介绍后 安卓Wallpaper壁纸部分对多屏的支持-Google官方文档介绍 可能还是对于壁纸支持多屏这块没有相关的实战性的认知&#xff0c;所以本文就开始带大家来进行部分解读和实战。 壁纸多屏显示原理文档解读&a…

Vue插槽---slot详解

1、什么是 Vue 插槽&#xff1f;Vue 插槽&#xff08;Slot&#xff09;​​ 是 Vue 提供的一种非常强大且灵活的机制&#xff0c;用于实现&#xff1a;父组件向子组件传递一段模板内容&#xff08;HTML / 组件等&#xff09;&#xff0c;让子组件在指定位置动态渲染这些内容。可…

STM32 - Embedded IDE - GCC - 显著减少固件的体积

导言如上图所示&#xff0c;在编译器附加选项&#xff08;全局&#xff09;里添加--specsnano.specs&#xff0c;告诉编译器使用newlib-nano替代newlib去编译代码。 newlib vs. newlib-nano newlib 是 GNU ARM 工具链默认的 C 标准库&#xff0c;功能完整&#xff0c;但体积较大…

python的美食交流社区系统

前端开发框架:vue.js 数据库 mysql 版本不限 后端语言框架支持&#xff1a; 1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse 2.NodejsVue.js -vscode 3.python(flask/django)–pycharm/vscode 4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx 数据库工具&#xff1a;Navicat/SQLyog等都可以 摘要&…

《Redis持久化机制对比与RDB/AOF调优方案》

&#x1f4da; Redis持久化机制对比与RDB/AOF调优方案 &#x1f9e0;前言 在生产环境中&#xff0c;Redis 常常被用作缓存&#xff0c;但在更多场景下&#xff0c;它还存储着核心业务数据&#xff08;如会话、订单、队列任务等&#xff09;。一旦 Redis 宕机、数据丢失&#…

eXtremeDB 医疗设备开发实战:从合规到实时,构建 EN62304 级数据管理系统

在医疗设备开发领域&#xff0c;数据管理的 “可靠性” 与 “合规性” 是不可逾越的红线 —— 监护仪心率数据的丢失可能延误诊断时机&#xff0c;胰岛素泵剂量记录的错误则直接威胁患者生命安全。eXtremeDB 凭借对 EN62304 标准的深度合规支持、硬实时数据处理能力及多层次安全…

linux 设备驱动的分层思想

一、 概述像这样的分层设计在linux的input、RTC、MTD、I2c、SPI、tty、USB等诸多类型设备驱动中屡见不鲜,下面对这些驱动进行详细的分析。二、 输入设备驱动输入设备&#xff08;如按键、键盘、触摸屏、鼠标等&#xff09;是典型的字符设备&#xff0c;其一般的工…

【嵌入式硬件实例】-555定时器驱动直流无刷电机

555定时器驱动直流无刷电机 文章目录 555定时器驱动直流无刷电机 1、555定时器介绍 2、BLDC,无刷直流电机 3、DRV10866 驱动器 4、硬件准备与接线 5、电路工作原理 在这个项目中,我们将使用 555 定时器 IC 和 DRV10866 驱动器 IC 制作 BLDC、无刷直流电机驱动电路。无刷电机可…

Helm 常用命令 + Bitnami 中间件部署速查表

文章目录一、Helm 常用命令速查表1.1. 仓库管理1.2. Chart 搜索1.3. 应用部署1.4. 应用管理二、Bitnami 常用中间件部署示例三、常用自定义参数&#xff08;values.yaml 配置项&#xff09;四、安装后的访问方式五、一键安装脚本 install-middleware.sh5.1. 完整脚本5.2. 使用方…

Ansible 自动化运维实战系列(六):Valut详解

Ansible 自动化运维实战系列&#xff08;六&#xff09;&#xff1a;Valut详解&#x1f4da; 系列导航一&#xff1a;概述二&#xff1a;命令1&#xff09;创建加密文件2&#xff09;加密已有文件3&#xff09;查看加密文件4&#xff09;编辑加密文件5&#xff09;解密文件6&am…

《探秘浏览器Web Bluetooth API设备发现流程》

网页若需与蓝牙设备通信,往往需依赖本地客户端或专用驱动程序作为中介,不仅增加了用户操作成本,也限制了Web应用在跨设备场景中的拓展。而Web Bluetooth API的出现,直接赋予了网页与低功耗蓝牙(BLE)设备对话的能力,从智能手环的健康数据同步,到智能家居设备的远程控制,…

Jenkins+Python自动化持续集成详细教程

Python接口自动化测试零基础入门到精通&#xff08;2025最新版&#xff09;Jenkins安装 ​ Jenkins是一个开源的软件项目&#xff0c;是基于java开发的一种持续集成工具&#xff0c;用于监控持续重复的工作&#xff0c;旨在提供一个开放易用的软件平台&#xff0c;使软件的持续…

C++面试——内存

一、简述堆和栈的区别维度栈&#xff08;Stack&#xff09;堆&#xff08;Heap&#xff09;生命周期随函数调用自动创建/销毁由程序员或垃圾回收器控制分配速度极快&#xff08;仅移动指针&#xff09;慢&#xff08;需查找空闲块、维护元数据&#xff09;空间大小较小&#xf…

UVM验证(三)—UVM机制(1)

目录 &#xff08;一&#xff09;Factory工厂机制 1. 工厂机制核心逻辑&#xff1a;“注册 - 创建 - 覆盖” 2. 代码映射&#xff1a;从概念到实现 3. 实验目标&#xff1a;用 dadd_fixen_driver 固定 data_en1 4. 工厂机制的价值&#xff1a;“灵活验证的基石” 5. 常见…

前往中世纪 送修改器(Going Medieval)免安装中文版

网盘链接&#xff1a; 前往中世纪 免安装中文版 名称&#xff1a;前往中世纪 送修改器&#xff08;Going Medieval&#xff09;免安装中文版 描述&#xff1a; 在Going Medieval的世界中&#xff0c;黑暗时代的社会已濒临崩溃。14世纪末瘟疫肆虐&#xff0c;全球95%的人口因…

Font Awesome 参考手册

Font Awesome 参考手册 引言 Font Awesome 是一个功能强大的图标库,它允许开发者通过简单的 CSS 类来添加图标到网页中。本手册旨在为开发者提供全面的 Font Awesome 使用指南,包括图标选择、样式定制以及常见问题解答。 图标选择 图标分类 Font Awesome 提供了多种类别…

源网荷储一体化零碳智慧工业园区建设

针对传统工业园区等电力消纳大户存在的供电模式单一、能源管理错杂、园区人员设备安全统筹不到位等诸多问题&#xff0c;通过AI分析及物联网等新技术和自研交直流关键设备的应用&#xff0c;在三维场景中构建集智慧能源、智慧安防、碳排放管理及智慧运营等功能于一体的新型零碳…

MySQL表操作(DDL)

MySQL表操作创建表查看表结构修改表结构增加一列删除一列修改某一列的属性修改某一列的名字修改某一列的属性和名字插入几条信息删除表创建表 语法&#xff1a; CREATE TABLE table_name ( field1 datatype, field2 datatype, field3 datatype ) character set 字符集 collat…

【总结】Python多线程

【总结】Python多线程备注一、基本概念二、备注 2025/08/15 星期五 最近用到了python的多线程发现和其他语言有点不同记录一下 一、基本概念 首先要理解一下线程、进程和协程的概念 线程&#xff08;Thread&#xff09;&#xff1a;是计算机能够调度的最小计算单位 进程&…