【每日算法】

news2024/11/15 5:36:59

算法第15天| (二叉树part02)层序遍历、226.翻转二叉树(优先掌握递归)、101. 对称二叉树(优先掌握递归)

文章目录

  • 算法第15天| (二叉树part02)层序遍历、226.翻转二叉树(优先掌握递归)、101. 对称二叉树(优先掌握递归)
  • 一、层序遍历
  • 二、226. 翻转二叉树(优先掌握递归)
  • 三、101. 对称二叉树(优先掌握递归)


二叉树理论基础

一、层序遍历

代码随想录链接
二叉树中的层序遍历相当于图论中的广度优先搜索;
二叉树中的递归遍历相当于图论中的深度优先搜索。
二叉树本身只有父节点和子结点之间的连接,同一层之间的节点并无连接关系,也就没办法做到层序遍历,所以要借助一个队列,保存每一层中遍历过的元素。(图论中的广度优先搜索同样是依赖队列实现的,利用队列的先进先出)

每次弹出一个节点的时候,就把这个节点的左右孩子都加进去。这时候,队列里就会有上下两层的元素,就需要用size记录每一层有多少个元素,该层的元素是否遍历完了。当把上一层的元素弹出完,此时队列中还剩的元素个数就是本层的节点个数。

/**
 * 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<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
        // 首先定义一个队列, 用于存储将要访问的节点,以按层次顺序处理它们
        queue<TreeNode*> que;
        // 不能直接把root加到队列里,首先要保证root不为空(第一个元素也有可能为空,极端情况必须考虑)
        if (root != NULL) que.push(root);
        // 最终的结果用二维数组result保存
        // 每一个内层向量表示一层的节点值
        vector<vector<int>> result;
        // 遍历二叉树,终止条件是没有元素再添加到队列里
        while (!que.empty()) {
            // size用于记录当前层节点的个数,用于控制队列中弹出的节点数量
            // 第一层节点数量为1(只有一个根节点)
            int size = que.size();
            // 定义一个一维数组,把每一层的元素放进一维数组,最终的结果应该是二维数组,包含每一层(每一层的元素存在一个一维数组);最终的结果用二维数组result保存
            vector<int> vec;
            // 这里一定要使用固定大小size,不要使用que.size(),因为que.size是不断变化的
            //通过size控制本层的元素
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                // 获取队列前端节点
                TreeNode* node = que.front();
                // 将节点弹出队列
                que.pop();
                // 将节点记录到一维数组里
                vec.push_back(node->val);
                // 将节点的左右孩子加入队列
                if (node->left) que.push(node->left);
                if (node->right) que.push(node->right);
            }
            result.push_back(vec);
        }
        return result;
    }
};

为什么前中后序遍历用栈,层序遍历用队列???
因为,前中后序遍历需要栈的前进后出,层序遍历要利用队列的先进先出。
1.前序、中序和后序遍历都是深度优先搜索(DFS)方法。DFS 的特点是尽可能深地探索节点的子树,直到到达叶节点为止。在这些遍历方法中,栈(Stack)是一种非常合适的数据结构,因为它具有后进先出(LIFO)的特点,使用栈可以帮助我们回溯和记录访问过的节点,适合用于回溯到上一个节点。前序遍历递归实现很简单,但用栈可以避免递归的函数调用开销。
2.层序遍历(广度优先搜索,BFS)的顺序是按层次逐层访问节点,即:访问当前层的所有节点,然后再访问下一层的节点。队列(Queue)是一种适合这种访问顺序的数据结构,因为它具有先进先出(FIFO)的特点,能够保证我们按层次顺序处理节点。

二、226. 翻转二叉树(优先掌握递归)

翻转二叉树
代码随想录链接

这道题目如果想清楚就是送分题。用前序和后序最直接,中序比较绕;非递归和层序遍历方法也可以。
采用先序遍历的思路:(中左右)

  1. 确定递归函数的返回值和参数:
    因为题目要求返回新的二叉树的根节点,所以函数的返回值类型就是节点的定义类型Tree Node*;定义函数invertTree,参数为传入的根节点。
  2. 确定终止条件:遇到空节点:if (root==Null) return root;(如果根节点原本就为空,直接return)
  3. 处理逻辑:交换此节点 root的左右孩子;(root在这里不是指的根节点,而是遍历的每一个节点)
    swap(root->left,root->right);
    前序递归代码:(后序只需要把swap放在左右后面)
class Solution {
public:
    TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return root;
        swap(root->left, root->right);  // 中
        invertTree(root->left);         // 左
        invertTree(root->right);        // 右
        //  swap(root->left, root->right);  // 中 (后序)
        return root;
    }
};

后序递归代码:

class Solution {
public:
    TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return root;
        invertTree(root->left);         // 左
        swap(root->left, root->right);  // 中
        invertTree(root->left);        // 右  (注意这里依然要写->left,因为先处理了左,翻转了左,原来的左子树变成了右子树,如果再处理右,则实际上是处理了两遍左子树,而没有处理右子树)
        return root;
    }
};

迭代法前序遍历:

class Solution {
public:
    TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return root;
        stack<TreeNode*> st;
        st.push(root);
        while(!st.empty()) {
            TreeNode* node = st.top();              // 中
            st.pop();
            swap(node->left, node->right);
            if(node->right) st.push(node->right);   // 右
            if(node->left) st.push(node->left);     // 左
        }
        return root;
    }
};

迭代法前中后序统一写法代码:

class Solution {
public:
    TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
        stack<TreeNode*> st;
        if (root != NULL) st.push(root);
        while (!st.empty()) {
            TreeNode* node = st.top();
            if (node != NULL) {
                st.pop();
                if (node->right) st.push(node->right);  // 右
                if (node->left) st.push(node->left);    // 左
                st.push(node);                          // 中
                st.push(NULL);
            } else {
                st.pop();
                node = st.top();
                st.pop();
                swap(node->left, node->right);          // 节点处理逻辑
            }
        }
        return root;
    }
};

层序遍历(广度优先):

class Solution {
public:
    TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
        queue<TreeNode*> que;
        if (root != NULL) que.push(root);
        while (!que.empty()) {
            int size = que.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                TreeNode* node = que.front();
                que.pop();
                swap(node->left, node->right); // 节点处理
                if (node->left) que.push(node->left);
                if (node->right) que.push(node->right);
            }
        }
        return root;
    }
};

三、101. 对称二叉树(优先掌握递归)

题目链接
代码随想录链接
二叉树类的题目,确定遍历顺序非常重要。
本题实际上是考察二叉树是否可以翻转的问题,考察的是同时处理两个二叉树的遍历过程,同时比较两个二叉树里边对应的节点的情况.
本题只能使用后序遍历;大体思路是,转换成判断该二叉树是否可以翻转的问题,如果左右子树翻转之后能够和原来相同,则该二叉树为对称二叉树。要先把左右子树都处理完了,都返回给根节点,根节点(中)才能直到左右子树是否可以翻转。
代码实现:定义一个函数,需要传入左子树和右子树,即把根节点的左子树的头节点和右子树的头节点传入进来,判断根节点的左子树和右子树是否是可以相互翻转的,如果可以的话,整个二叉树就是对称二叉树;
首先要想,什么情况下return true,什么情况下return false.
节点的左子树为空,右子树不为空;左子树不为空,右子树为空;左右子树均为空;左右子树均不为空且值不相等;左右子树均不为空且值相等,这时,需要继续向下遍历。

class Solution {
public:
    bool compare(TreeNode* left, TreeNode* right) {
        // 首先排除空节点的情况
        if (left == NULL && right != NULL) return false;
        else if (left != NULL && right == NULL) return false;
        else if (left == NULL && right == NULL) return true;
        // 排除了空节点,不必担心空指针异常了;再排除数值不相同的情况
        else if (left->val != right->val) return false;

        // 此时就是:左右节点都不为空,且数值相同的情况
        // 此时才做递归,做下一层的判断
        // 比较二叉树外侧的节点数值是否相等,也就是左节点的左孩子,右节点的右孩子
        bool outside = compare(left->left, right->right);   // 左子树:左、 右子树:右
        // 比较二叉树内侧的节点数值是否相等,也就是左节点的右孩子,右节点的左孩子
        bool inside = compare(left->right, right->left);    // 左子树:右、 右子树:左
        // 内外侧的节点数值均相等,才能说明下面的所有孩子是可以相互翻转的
        bool isSame = outside && inside;                    // 左子树:中、 右子树:中 (逻辑处理)(所以是后序遍历)
        return isSame;

    }
    bool isSymmetric(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return true;
        return compare(root->left, root->right);
    }
};

看不出来前中后序遍历的简洁代码:

class Solution {
public:
    bool compare(TreeNode* left, TreeNode* right) {
        if (left == NULL && right != NULL) return false;
        else if (left != NULL && right == NULL) return false;
        else if (left == NULL && right == NULL) return true;
        else if (left->val != right->val) return false;
        else return compare(left->left, right->right) && compare(left->right, right->left);

    }
    bool isSymmetric(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return true;
        return compare(root->left, root->right);
    }
};

使用队列
通过队列来判断根节点的左子树和右子树的内侧和外侧是否相等,如动画所示:
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    bool isSymmetric(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return true;
        queue<TreeNode*> que;
        que.push(root->left);   // 将左子树头结点加入队列
        que.push(root->right);  // 将右子树头结点加入队列
        
        while (!que.empty()) {  // 接下来就要判断这两个树是否相互翻转
            TreeNode* leftNode = que.front(); que.pop();
            TreeNode* rightNode = que.front(); que.pop();
            if (!leftNode && !rightNode) {  // 左节点为空、右节点为空,此时说明是对称的
                continue;
            }

            // 左右一个节点不为空,或者都不为空但数值不相同,返回false
            if ((!leftNode || !rightNode || (leftNode->val != rightNode->val))) {
                return false;
            }
            que.push(leftNode->left);   // 加入左节点左孩子
            que.push(rightNode->right); // 加入右节点右孩子
            que.push(leftNode->right);  // 加入左节点右孩子
            que.push(rightNode->left);  // 加入右节点左孩子
        }
        return true;
    }
};

使用栈

细心的话,其实可以发现,这个迭代法,其实是把左右两个子树要比较的元素顺序放进一个容器,然后成对成对的取出来进行比较,那么其实使用栈也是可以的。只要把队列原封不动的改成栈就可以了.

class Solution {
public:
    bool isSymmetric(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return true;
        stack<TreeNode*> st; // 这里改成了栈
        st.push(root->left);
        st.push(root->right);
        while (!st.empty()) {
            TreeNode* leftNode = st.top(); st.pop();
            TreeNode* rightNode = st.top(); st.pop();
            if (!leftNode && !rightNode) {
                continue;
            }
            if ((!leftNode || !rightNode || (leftNode->val != rightNode->val))) {
                return false;
            }
            st.push(leftNode->left);
            st.push(rightNode->right);
            st.push(leftNode->right);
            st.push(rightNode->left);
        }
        return true;
    }
};

PS:真正的把题目搞清楚其实并不简单,leetcode上accept了和真正掌握了还是有距离的。
在迭代法中我们使用了队列,需要注意的是这不是层序遍历,而且仅仅通过一个容器来成对的存放我们要比较的元素,知道这一本质之后就发现,用队列,用栈,甚至用数组,都是可以的。

参考链接:
作者:力扣官方题解
链接:
https://leetcode.cn/problems/binary-tree-level-order-traversal/solutions/241885/er-cha-shu-de-ceng-xu-bian-li-by-leetcode-solution/
https://leetcode.cn/problems/symmetric-tree/solutions/268109/dui-cheng-er-cha-shu-by-leetcode-solution/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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