Leetcode2583. 二叉树中的第 K 大层和

news2024/11/20 1:43:46

Every day a Leetcode

题目来源:2583. 二叉树中的第 K 大层和

解法1:层序遍历 + 排序

先使用层序遍历计算出树的每一层的节点值的和,保存在数组 levelSum 中。然后将数组进行排序,返回第 k 大的值。需要考虑数组长度小于 k 的边界情况。

代码:

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=2583 lang=cpp
 *
 * [2583] 二叉树中的第 K 大层和
 */

// @lc code=start
/**
 * 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:
    long long kthLargestLevelSum(TreeNode *root, int k)
    {
        if (root == nullptr)
            return -1;

        vector<long long> levelSum;
        queue<TreeNode *> q;
        q.push(root);
        while (!q.empty())
        {
            int size = q.size();
            long long sum = 0LL;
            for (int i = 0; i < size; i++)
            {
                TreeNode *node = q.front();
                q.pop();
                sum += node->val;
                if (node->left)
                    q.push(node->left);
                if (node->right)
                    q.push(node->right);
            }
            levelSum.push_back(sum);
        }

        if (levelSum.size() < k)
            return -1;
            
        sort(levelSum.begin(), levelSum.end());

        return levelSum[levelSum.size() - k];
    }
};
// @lc code=end

结果:

在这里插入图片描述

复杂度分析:

时间复杂度:O(nlogn),其中 n 是二叉树的节点个数。

空间复杂度:O(n),其中 n 是二叉树的节点个数。

解法2:层序遍历 + 快速选择

也可以使用快速选择的算法快速定位第 k 大的元素。

代码:

// 层序遍历 + 快速选择

class Solution
{
public:
    long long kthLargestLevelSum(TreeNode *root, int k)
    {
        if (root == nullptr)
            return -1;

        vector<long long> levelSum;
        queue<TreeNode *> q;
        q.push(root);
        while (!q.empty())
        {
            int size = q.size();
            long long sum = 0LL;
            for (int i = 0; i < size; i++)
            {
                TreeNode *node = q.front();
                q.pop();
                sum += node->val;
                if (node->left)
                    q.push(node->left);
                if (node->right)
                    q.push(node->right);
            }
            levelSum.push_back(sum);
        }

        int n = levelSum.size();
        if (k > n)
            return -1;
        ranges::nth_element(levelSum, levelSum.begin() + (n - k));
        return levelSum[n - k];
    }
};

结果:

在这里插入图片描述

复杂度分析:

时间复杂度:O(nlogn),其中 n 是二叉树的节点个数。

空间复杂度:O(n),其中 n 是二叉树的节点个数。

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.coloradmin.cn/o/1466382.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

mysql group by分组后查询无数据补0

mysql经常会用到Group By来进行分组查询&#xff0c;但也经常会遇到一个问题&#xff0c;就是不满足条件的数据就不会显示,如图总共有五个业务,业务状态为3的就不会显示: 因此&#xff0c;想要实现&#xff0c;即使没有数据&#xff0c;也想让count显示出0而不是空的效果&…

day40打卡

day40打卡 343. 整数拆分 状态表示 ​ dp[i] 表示将正整数i拆分成至少两个正整数的和之后&#xff0c;这些正整数的最大乘积 状态转移方程 ​ i > 2 时&#xff0c;对正整数i拆出的第一个正整数是j&#xff0c;则有&#xff1a; 将i拆分为 j 和 i-j&#xff0c;且 i-j…

CUDA编程 - Nsight system Nsight compute 的安装和使用 - (1) 学习记录

Nsight system & Nsight compute 安装和下载地址一、Nsight Systems1.1、主要应用1.2、比较常用的分析1.2.1、情况一1.2.2、情况二 二、Nsight Compute2.1、主要应用2.2、比较常用的分析2.2.1、情况一2.2.2、情况二 三、两者的比较3.1、Nsight systems3.2、Nsight compute …

Runaway Queries 管理:提升 TiDB 稳定性的智能引擎

在数字化系统扮演重要角色的今天&#xff0c;数据库稳定性成为企业关注的核心问题。对于重要计算机系统而言&#xff0c;突发的性能下降可能对业务造成不可估量的损失。为了稳定数据库性能&#xff0c;用户可以从管理流程入手规范变更的测试&#xff0c;或者利用产品手段减少预…

su模型在3d里渲染效果如何---模大狮模型网

SketchUp模型在其他3D应用程序中进行渲染可以获得非常好的效果&#xff0c;取决于您所选择的渲染引擎和技术水平。下面是一些常见的渲染效果和技巧&#xff1a; 一&#xff1a;光照和阴影 通过添加适当的光源和调整阴影设置&#xff0c;可以使SketchUp模型在渲染中呈现出更加真…

python递归算法

递归算法 一、嵌套调用的过程二、递归的基本原则1、递归的基本原则2、无限递归调用3、正常递归调用4、阶乘问题5、力扣&#xff1a;231. 2 的幂6、力扣面试题 08.05. 递归乘法7、力扣、326. 3 的幂8、力扣342. 4的幂 一、嵌套调用的过程 def show1():print("show 1 run s…

第2讲:C语言数据类型和变量

第2讲&#xff1a;C语言数据类型和变量 目录1.数据类型介绍1.1字符型1.2整型1.3浮点型1.4 布尔类型1.5 各种数据类型的长度1.5.1 sizeof 操作符1.5.2 数据类型长度1.5.3 sizeof 中表达式不计算 2.signed 和 unsigned3.数据类型的取值范围4. 变量4.1 变量的创建4.2 变量的分类 5…

Leetcode日记 2583. 二叉树中的第 K 大层和

Leetcode日记 2583. 二叉树中的第 K 大层和 题目&#xff1a;解题思路&#xff1a;代码实现制作不易&#xff0c;感谢三连&#xff0c;谢谢啦 题目&#xff1a; 给你一棵二叉树的根节点 root 和一个正整数 k 。 树中的 层和 是指 同一层 上节点值的总和。 返回树中第 k 大的层和…

Jenkins邮件通知配置(7)

1、安装插件&#xff1a; Email Extension&#xff0c;Email Extension Template&#xff0c;这两个插件可以帮助我们进行邮件的编写发送以及格式化 2、配置jenkins中链接腾讯企业邮箱 先配置发送服务&#xff0c;然后在具体工程中设置接收者 基础信息&#xff1a; POP3/S…

thinkphp5.1 phpexcel 批量导入导出

1.批量导入 public function importExcel(){$authority $this->getUserAuthority(order_input, batch_import);if ($authority[code] ! 0) {return json($authority);}$file request()->file(files);if(empty($file)){return printMsg(-1, "请上传文件");}/…

LeetCode刷题日志-200.岛屿数量

思路&#xff1a; 遍历二维数组&#xff0c;每当遇到一个‘1’进行一次dfs&#xff0c;根据规则&#xff0c;将本次dfs到的所有元素标记为‘0’&#xff08;放置重复dfs&#xff0c;并且能dfs到的元素一定是与当前遍历到的元素属于统一岛屿。&#xff09;最后&#xff0c;dfs的…

Sora-OpenAI 的 Text-to-Video 模型:制作逼真的 60s 视频片段

OpenAI 推出的人工智能功能曾经只存在于科幻小说中。 2022年&#xff0c;Openai 发布了 ChatGPT&#xff0c;展示了先进的语言模型如何实现自然对话。 随后&#xff0c;DALL-E 问世&#xff0c;它利用文字提示生成令人惊叹的合成图像。 现在&#xff0c;他们又推出了 Text-t…

【初中生讲机器学习】11. 回归算法中常用的模型评价指标有哪些?here!

创建时间&#xff1a;2024-02-19 最后编辑时间&#xff1a;2024-02-23 作者&#xff1a;Geeker_LStar 你好呀~这里是 Geeker_LStar 的人工智能学习专栏&#xff0c;很高兴遇见你~ 我是 Geeker_LStar&#xff0c;一名初三学生&#xff0c;热爱计算机和数学&#xff0c;我们一起加…

【关于python变量类型学习笔记】

python的变量类型 在创建变量时会在内存中开辟一个空间&#xff0c;变量是存储在内存中的值。 根据变量的数据类型&#xff0c;解释器会分配指定内存&#xff0c;并决定什么数据可以被存储在内存中。 变量可以指定不同的数据类型&#xff0c;这些变量可以存储整数&#xff0c;…

Codeforces Round 927 (Div. 3) G. Moving Platforms --- 题解 (非常好的题)

目录 Codeforces Round 927 (Div. 3) G. Moving Platforms&#xff1a; 原题链接&#xff1a;Problem - G - Codeforces 题目大意&#xff1a; 思路解析&#xff1a; 代码实现&#xff1a; Codeforces Round 927 (Div. 3) G. Moving Platforms&#xff1a; 原题链接&#…

高刷电竞显示器 - HKC VG253KM

今天给大家分享一款高刷电竞显示器 - HKC VG253KM。 高刷电竞显示器 - HKC VG253KM源于雄鹰展翅翱翔的设计灵感&#xff0c;严格遵循黄金分割比例的蓝色点晴线条&#xff0c;加上雾面工艺及高低起伏错落有致的线条处理&#xff0c;在VG253KM的背部勾勒出宛若大鹏展翅的鹰翼图腾…

app自动化元素定位工具Weditor安装使用

之前用appium自带的appium Desktop inspector老是定位不到元素 如下 用另外工具 Weditor M1电脑 安装 pip3 install weditor 启动-自动打开端口 python3 -m weditor 输入设备名称&#xff0c;点击【connect】出现绿色为连接成功 获取到

vscode中git相应插件的使用(强化工作效率)

git graph 这篇文章写的不错&#xff1a;Git Graph 对于git graph的插件的使用&#xff1a; 1、首先vscode-extension中去下载 2、打开 相应的项目&#xff0c;然后在vscode左边底下去找到git graph标识然后打开就可以看到commit记录的可视化形式了。 能够很清晰的看到你的提…

自定义股票池策略周报告---收益1.8,回撤0.7,提供实盘设置

综合交易模型已经交易了1个月了目前收益10&#xff0c;回测0.8&#xff0c;策略追求稳稳的幸福&#xff0c;细水流长&#xff0c;回测年化20&#xff0c;最大回撤8 链接自定义股票池策略周报告---收益1.8&#xff0c;回撤0.7&#xff0c;提供实盘设置 (qq.com) 实盘稳定运行2…

镜像的使用条件

Q&#xff1a;老师&#xff0c;我怎么才能把做了一半的脸直接复制呢&#xff1f; A&#xff1a;镜像&#xff0c;但是镜像是有条件的 Q&#xff1a;镜像的使用条件有哪些呢&#xff1f; A&#xff1a; 1.对称面不能存在&#xff0c;必须是镂空的&#xff08;以哪个面做对称…