代码随想录训练营第16天|104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数

news2024/11/8 10:58:37

104 二叉树的最大深度

在这里插入图片描述

看完题后的思路

后续遍历

  1. 深度 f(root)
  2. 终止条件 root==null return 0
  3. 递归
if root=null
	return 0;
left=f(root.left);
right=f(root.right);
return max(left,right)+1;

思路

节点深度: 该节点到根节点的节点数,某个节点的深度一次就能求出来
节点高度:该节点到叶子节点的最长路径节点数,需要求所有的路径后,找一个最大的

二叉树的最大深度=根节点的高度

方法1 后续遍历
通过求子节点的高度,迭代求根节点的高度=二叉树的最大深度

方法2 前序遍历

通过求每一个节点的深度,找出最大的深度
void f(root,depth)
终止调价 if root==null return
递归
终止条件
maxdepth=max(maxdepth,depth)

 // 104.二叉树的最大深度
    int maxDepth=0;
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        maxDepth(root,1);
        return maxDepth;
    }

    public void maxDepth(TreeNode root,int depth) {
        if (root==null){
            return;
        }
        maxDepth= Math.max(maxDepth,depth);
        maxDepth(root.left,depth+1);
        maxDepth(root.right,depth+1);
    }

在这里插入图片描述
方法三 迭代
本题使用层序遍历

  public int maxDepth(TreeNode root) {
        if (root==null){
            return 0;
        }
        int res=0;
        ArrayDeque<TreeNode> deque = new ArrayDeque<>();
        deque.offer(root);
        while (!deque.isEmpty()){
            int size = deque.size();
            while (size>0){
                TreeNode poll = deque.poll();
                if (poll.left!=null){
                    deque.offer(poll.left);
                }
                if (poll.right!=null){
                    deque.offer(poll.right);
                }
                size--;
            }
            res++;  // 一层遍历完 ++
        }
        return res;
    }

在这里插入图片描述

收获

三刷时前序遍历写一遍

559.n叉树的最大深度

看完题后的思路

使用前序遍历

   int nmaxDepth=0;
    public int maxDepth(Node root) {
        maxDepth(root,1);
        return nmaxDepth;
    }
    public void maxDepth(Node root,int depth) {
        if (root==null){
            return;
        }
        nmaxDepth= Math.max(nmaxDepth,depth);
        for (Node child : root.children) {
            maxDepth(child,depth+1);
        }
    }

在这里插入图片描述

收获

三刷直接过

111.二叉树的最小深度

看完题后的思路

方式1: 使用前序 统计所有叶子节点的深度,找出最小的

  int minDepth=111111111;
    public int minDepth(TreeNode root) {
          if (root==null){
            return 0;
        }
        minDepth(root,1);
        return minDepth;
    }
    public void minDepth(TreeNode root,int depth) {
        if (root==null){
            return;
        }
        if (root.left==null&&root.right==null){
            minDepth= Math.min(minDepth,depth);
        }
        minDepth(root.left,depth+1);
        minDepth(root.right,depth+1);
    }

在这里插入图片描述
方法2 迭代+层序
当碰到某个叶子节点就停止迭代

 public int minDepth(TreeNode root) {
        if (root==null){
            return 0;
        }
        int res=0;
        ArrayDeque<TreeNode> deque = new ArrayDeque<>();
        deque.offer(root);
        while (!deque.isEmpty()){
            int size = deque.size();
            while (size>0){
                TreeNode poll = deque.poll();
                if (poll.left==null&& poll.right==null){
                    return res+1;
                }
                if (poll.left!=null){
                    deque.offer(poll.left);
                }
                if (poll.right!=null){
                    deque.offer(poll.right);
                }
                size--;
            }
            res++;  // 一层遍历完 ++
        }
        return res;
    }

在这里插入图片描述
方法3 后序
根节点的最小高度是二叉树的最小深度吗?
在这里插入图片描述
后续遍历

  1. 深度 f(root)
  2. 终止条件 root==null return 0
  3. 递归
if root=null
	return 0;
left=f(root.left);
right=f(root.right);
if(left==0&&right==0return 1
if(left==0||right==0{
	return max(left,right)+1;
}
// 全不为0

return min(left,right)+1;


return max(left,right)+1;

代码

 public int minDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        int left = minDepth(root.left);
        int right = minDepth(root.right);
        if (left==0&&right==0){
            return 1;
        }
        // 一个为0
        if (left==0||right==0){
            return Math.max(left,right)+1;
        }
        // 全不为0
        
        return Math.min(left,right)+1;
    }

在这里插入图片描述

收获

三刷前序 后续都看

222.完全二叉树的节点个数

在这里插入图片描述

看完题后的思路

在这里插入图片描述

  1. 个数 f(root)
  2. 递归终止
    if(root==null)
    return 0
  3. 递归
    if(root==null)
    return 0
    if 左子树是完全二叉树
    直接返回左子树的个数
    否则 递归左子树
    if 右子树是完全二叉树
    直接返回右子树个数
    否则 递归右子树
    

return 左+右+1
```

代码

//222. 完全二叉树的节点个数
    public int countNodes(TreeNode root) {
        if (root==null){
            return 0;
        }
        int left,right;
        int leftDepth = isFullTree(root.left);
        int rightDepth = isFullTree(root.right);
        if (leftDepth!=-1){
            left=(int) Math.pow(2,leftDepth)-1;
        }else {
            left=countNodes(root.left);
        }
        
        if (rightDepth!=-1){
            right=(int) Math.pow(2,rightDepth)-1;
        }else {
            right=countNodes(root.right);
        }
        return left+right+1;
    }
    public int isFullTree(TreeNode root){
        if (root==null){
            return 0;
        }
        TreeNode left=root,right=root;
        int depth=0;
        while (left!=null&&right!=null){
            left=left.left;
            right=right.right;
            depth++;
        }
        if (left!=null||right!=null){
            return -1;
        }
        return depth;
    }

复杂度

在这里插入图片描述

收获

三刷看一遍

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/185596.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

爱因斯坦求和约定:torch/np.enisum

结论&#xff1a;爱因斯坦求和约定就是用来省略求和符号的&#xff1b;所以它的本质是求和运算&#xff0c;它并不能决定具体的运算到底是矩阵乘法&#xff0c;还是内积外积之类的&#xff0c;它所涉及的所谓的矩阵乘法之类的&#xff0c;其实是人为定义的&#xff0c;和它自身…

Java 并发编程(Ⅰ)

目录1. 概念1. 基本概念2. 线程的状态2. 线程的初始化1. new Thread()2. new Thread(new Runnable())3. Thread 和 Runnable 的关系4. new Thread(new FutureTask(new Callable()))3. 常用方法1. start1. 线程组2. start 和 run2. sleep1. TimeUtil2. InterruptedException3. s…

DCMM数据管理能力成熟度认证详解

第一部分&#xff1a;评估基础篇 First part DCMM定义 DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准&#xff0c;英文简称&#xff1a;&#xff08;Data management Capability Maturity Model&#xff09;。是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮…

【ZooKeeper】

1.ZooKeeper是什么&#xff1f; 答&#xff1a; ZooKeeper是一个开放源码的分布式协调服务&#xff0c;它是集群的管理者&#xff0c;监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终&#xff0c;将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户…

100 家企业软件测试笔试面试题汇总(网友真实面试后征集)

目录 一、中科软 二、AURALOG 笔试面试&#xff08;外企&#xff09; 三、GWebs 公司笔试题 四、北京麒麟网信息技术有限公司笔试题 五、施惠特 六、总结 一、中科软 笔试题 1.谈谈你对测试的理解2.你三年的职业规划3.你对加班的看法&#xff1f;是否可以加班&#xff1f;4.你心…

推荐系统遇上深度学习(一四二)-[微软复旦]CTR预估中的对比学习框架CL4CTR

今天分享的论文为《CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction》&#xff0c;从特征表示角度入手&#xff0c;将多种对比学习损失引入到CTR预估的模型训练中&#xff0c;一起来看一下。1、背景主流的CTR预估模型大致可以分为两类&#xff0c;一类是传统的模…

【软件测试】遇到新产品的测试就懵了?这三部曲带你轻松快速上手新业务......

目录&#xff1a;导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结&#xff08;尾部小惊喜&#xff09;前言 初入一家公司&#…

FreeRTOS互斥量的实验

互斥量又称互斥信号量&#xff08;本质是信号量&#xff09;&#xff0c;是一种特殊的二值信号量&#xff0c;它和 信号量不同的是&#xff0c;它支持互斥量所有权、递归访问以及防止优先级翻转的特性&#xff0c; 用于实现对临界资源的独占式处理。本章要实现的功能是&#xf…

算法训练营 day24 回溯算法 回溯算法理论基础 组合

算法训练营 day24 回溯算法 回溯算法理论基础 组合 回溯算法理论基础 回溯法也可以叫做回溯搜索法&#xff0c;它是一种搜索的方式。 虽然回溯法很难&#xff0c;很不好理解&#xff0c;但是回溯法并不是什么高效的算法。 因为回溯的本质是穷举&#xff0c;穷举所有可能&am…

钉钉微应用 - - - - 如何本地开发调试?

钉钉微应用 - 本地开发调试1. 安装DingTalk-Design-CLI2. 初始化代码模版3. 启动开发、调试功能4. 遇到的问题4.1 对应企业没有xxx域名微应用&#xff1f;&#xff1f;4.2 history、location的表现异常&#xff1f;&#xff1f;4.3 本地已经存在了H5微应用&#xff0c;也想使用…

软件体系结构与架构技术知识点万字总结

文章目录页面技术一、Spring框架1. 三层体系架构2. Spring的核心3. Spring 的Bean中主要的装配方式&#xff08;1&#xff09;基于XML的装配&#xff1a;&#xff08;2&#xff09;基于Annotation的装配&#xff1a;&#xff08;3&#xff09;自动装配&#xff1a;4. Spring框架…

Linux 中启用 SSH 密码登录

Linux 中启用 SSH 密码登录 文章目录Linux 中启用 SSH 密码登录1、更改配置文件2、设置登录密码3、完成1、更改配置文件 首先使用 管理员 权限打开/etc/ssh/sshd_config文件。 sudo vi /etc/ssh/sshd_config找到 PasswordAuthentication 选项&#xff0c;耐心查找。 当然&am…

23种设计模式之十一种行为型模式

23种设计模式之十一种行为型模式1. 设计模式概述1.1 什么是设计模式1.2 设计模式的好处2. 设计原则分类3. 详解3.1 单一职责原则3.2 开闭原则3.3 里氏代换原则3.4 依赖倒转原则3.5 接口隔离原则3.6 合成复用原则3.7 迪米特法则4. Awakening1. 设计模式概述 我们的软件开发技术也…

车道线检测源码详解

源码链接见文末 1.车道数据与标签下载 数据下载地址:因为数据的规模比较大,源码中只包含了部分数据,能够供运行代码使用 CULane:https://xingangpan.github.io/projects/CULane.html tusimple:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 2.项目环境配置 …

数据存储:MySQL之多表连接方式

在我们走出新手村&#xff0c;开始编写系统时&#xff0c;总会遇到各种复杂的场景需要多个数据库表的联查&#xff0c;这时我们就需要掌握多表查询有几种方式&#xff0c;以便我们在各种复杂的应用场景使用适宜的连接方式。 用于测试的表&#xff1a; student表 grade表 syst…

车载以太网 - SomeIP测试专栏 - 详细解析 - 02

对于介绍SomeIP协议&#xff0c;我还是想从最基础的协议解析来&#xff0c;所以今天还是先将SomeIP协议详解给大家列举一下&#xff0c;也方便大家在工作中如果不记得哪些信息随时可以查看学习&#xff0c;也算是留给我自己的笔记吧&#xff0c;毕竟确实容易忘记。 SomeIP数据&…

【GD32F427开发板试用】基于移植BP神经网络辨认花的种类

本篇文章来自极术社区与兆易创新组织的GD32F427开发板评测活动&#xff0c;更多开发板试用活动请关注极术社区网站。作者&#xff1a;卢瑟 前言 很荣幸参与这次GD32的开发板试用活动(白嫖活动)&#xff0c;由于在家条件比较有限&#xff0c;就移植了之前做过的项目。利用神经网…

【Java开发常用软件整理】

该博客整理了一些JAVA程序员常用的软件开发类软件、系统类软件&#xff0c;可以作为JAVA程序员配置Java开发基础环境的参考手册。 目录开发类软件Java8 安装IntelliJ IDEA 安装Maven 安装Git 安装MYSQL 安装系统类软件开发类软件 开发软件安装包下载地址&#xff1a;开发软件安…

ASP.NET Core Web应用程序项目部署流程

目录 一、准备ASP.NET Core应用程序部署文件 二、环境配置 三、测试 ASP.NET Core Web 应用程序 四、部署后访问失败问题 以下部署流程都是基于Windows服务器环境下进行的。 一、准备ASP.NET Core应用程序部署文件 使用 Visual Studio 开发工具创建 ASP.NET Core 的Web应…

盘点最近线程池的几个面试重要考点

有点惊叹最近的面试题&#xff0c;因为从之前的基础的面试题&#xff0c;到之后的一些涉及到分布式和微服务的面试题&#xff0c;再到现在的线程池的一些面试题&#xff0c;反正不同的面试官&#xff0c;就有不同的针对方向&#xff0c;可能现在的面试官比较想考验你的多方面的…