二叉树26:二叉树的最近公共祖先

news2024/11/24 18:40:38

主要是我自己刷题的一些记录过程。如果有错可以指出哦,大家一起进步。
转载代码随想录
原文链接:
代码随想录
leetcode链接:236. 二叉树的最近公共祖先

题目:

给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。

百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个节点 p、q,最近公共祖先表示为一个节点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”

示例:

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
输出:3
解释:节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 。

示例 2:

在这里插入图片描述

输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4
输出:5
解释:节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5 。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。

示例 3:

输入:root = [1,2], p = 1, q = 2
输出:1

提示:

  • 树中节点数目在范围 [2, 105] 内。
  • -109 <= Node.val <= 109
  • 所有 Node.val 互不相同 。
  • p != q
  • p 和 q 均存在于给定的二叉树中。

思路:

遇到这个题目首先想的是要是能自底向上查找就好了,这样就可以找到公共祖先了。

那么二叉树如何可以自底向上查找呢?

回溯啊,二叉树回溯的过程就是从低到上。

后序遍历(左右中)就是天然的回溯过程,可以根据左右子树的返回值,来处理中节点的逻辑。

接下来就看如何判断一个节点是节点q和节点p的公共祖先呢。

首先最容易想到的一个情况:如果找到一个节点,发现左子树出现结点p,右子树出现节点q,或者 左子树出现结点q,右子树出现节点p,那么该节点就是节点p和q的最近公共祖先。 即情况一:
在这里插入图片描述判断逻辑是 如果递归遍历遇到q,就将q返回,遇到p 就将p返回,那么如果 左右子树的返回值都不为空,说明此时的中节点,一定是q 和p 的最近祖先。

那么有录友可能疑惑,会不会左子树 遇到q 返回,右子树也遇到q返回,这样并没有找到 q 和p的最近祖先。

这么想的录友,要审题了,题目强调:二叉树节点数值是不重复的,而且一定存在 q 和 p。

但是很多人容易忽略一个情况,就是节点本身p(q),它拥有一个子孙节点q§。 情况二:
在这里插入图片描述其实情况一 和 情况二 代码实现过程都是一样的,也可以说,实现情况一的逻辑,顺便包含了情况二。

因为遇到 q 或者 p 就返回,这样也包含了 q 或者 p 本身就是 公共祖先的情况。

这一点是很多录友容易忽略的,在下面的代码讲解中,可以再去体会。

递归三部曲:

1.确定递归函数返回值以及参数

需要递归函数返回值,来告诉我们是否找到节点q或者p,那么返回值为bool类型就可以了。

但我们还要返回最近公共节点,可以利用上题目中返回值是TreeNode * ,那么如果遇到p或者q,就把q或者p返回,返回值不为空,就说明找到了q或者p。

代码如下:

TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q)

2.确定终止条件

遇到空的话,因为树都是空了,所以返回空。

那么我们来说一说,如果 root == q,或者 root == p,说明找到 q p ,则将其返回,这个返回值,后面在中节点的处理过程中会用到,那么中节点的处理逻辑,下面讲解。

代码如下:

if (root == q || root == p || root == NULL) return root;

3.确定单层递归逻辑

值得注意的是 本题函数有返回值,是因为回溯的过程需要递归函数的返回值做判断,但本题我们依然要遍历树的所有节点。

我们在二叉树:递归函数究竟什么时候需要返回值,什么时候不要返回值?中说了 递归函数有返回值就是要遍历某一条边,但有返回值也要看如何处理返回值!

如果递归函数有返回值,如何区分要搜索一条边,还是搜索整个树呢?

搜索一条边的写法:

if (递归函数(root->left)) return ;
if (递归函数(root->right)) return ;

搜索整个树写法:

left = 递归函数(root->left);  // 左
right = 递归函数(root->right); // 右
left与right的逻辑处理;         // 中 

看出区别了没?

在递归函数有返回值的情况下:如果要搜索一条边,递归函数返回值不为空的时候,立刻返回,如果搜索整个树,直接用一个变量left、right接住返回值,这个left、right后序还有逻辑处理的需要,也就是后序遍历中处理中间节点的逻辑(也是回溯)。

那么为什么要遍历整棵树呢?直观上来看,找到最近公共祖先,直接一路返回就可以了。

如图:
在这里插入图片描述就像图中一样直接返回7,多美滋滋。

但事实上还要遍历根节点右子树(即使此时已经找到了目标节点了),也就是图中的节点4、15、20。

因为在如下代码的后序遍历中,如果想利用left和right做逻辑处理, 不能立刻返回,而是要等left与right逻辑处理完之后才能返回。

left = 递归函数(root->left);  // 左
right = 递归函数(root->right); // 右
left与right的逻辑处理;         // 中 

所以此时大家要知道我们要遍历整棵树。知道这一点,对本题就有一定深度的理解了。

那么先用left和right接住左子树和右子树的返回值,代码如下:

TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);

如果left 和 right都不为空,说明此时root就是最近公共节点。这个比较好理解
如果left为空,right不为空,就返回right,说明目标节点是通过right返回的,反之依然。

这里有的同学就理解不了了,为什么left为空,right不为空,目标节点通过right返回呢?
在这里插入图片描述图中节点10的左子树返回null,右子树返回目标值7,那么此时节点10的处理逻辑就是把右子树的返回值(最近公共祖先7)返回上去!

这里也很重要,可能刷过这道题目的同学,都不清楚结果究竟是如何从底层一层一层传到头结点的。

那么如果left和right都为空,则返回left或者right都是可以的,也就是返回空。

代码如下:

if (left == NULL && right != NULL) return right;
else if (left != NULL && right == NULL) return left;
else  { //  (left == NULL && right == NULL)
    return NULL;
}

那么寻找最小公共祖先,完整流程图如下
在这里插入图片描述从图中,大家可以看到,我们是如何回溯遍历整棵二叉树,将结果返回给头结点的!

整体代码如下:

class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if (root == q || root == p || root == NULL) return root;
        TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
        TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);
        if (left != NULL && right != NULL) return root;

        if (left == NULL && right != NULL) return right;
        else if (left != NULL && right == NULL) return left;
        else  { //  (left == NULL && right == NULL)
            return NULL;
        }
    }
};

稍加精简,代码如下:

class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if (root == q || root == p || root == NULL) return root;
        TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
        TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);
        if (left != NULL && right != NULL) return root;
        if (left == NULL) return right;
        return left;
    }
};

这道题目刷过的同学未必真正了解这里面回溯的过程以及结果是如何一层一层传上去的

那么我给大家归纳如下三点:

  • 求最小公共祖先,需要从底向上遍历,那么二叉树,只能通过后序遍历(即:回溯)实现从底向上的遍历方式。
  • 回溯的过程中,必然要遍历整棵二叉树,即使已经找到结果了,依然要把其他节点遍历完,因为要使用递归函数的返回值(也就是代码中的left和right)做逻辑判断。
  • 要理解如果返回值left为空,right不为空为什么要返回right,为什么可以用返回right传给上一层结果。

可以说这里每一步,都是有难度的,都需要对二叉树,递归和回溯有一定的理解。
本题没有给出迭代法,因为迭代法不适合模拟回溯的过程。理解递归的解法就够了。

自己的代码

我自己的想法就没他这么简单,我是使用了两个vector记录找到p和q的路径,在遍历这两个路径,直到路径不相等就退出从何得到结果。

class Solution {
	vector<vector<TreeNode*>> result1;
	vector<vector<TreeNode*>> result2;
	void searchTree(TreeNode* root, const TreeNode* p, const TreeNode* q, vector<TreeNode*>& path) {
		if (!root) return;	//前序遍历

		path.push_back(root);
		if (root == p) result1.push_back(path);
		if (root == q) result2.push_back(path);
		if (root->left) {
			searchTree(root->left, p, q, path);
			path.pop_back();
		}

		if (root->right) {
			searchTree(root->right, p, q, path);
			path.pop_back();
		}
	}

public:
	TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
		vector<TreeNode*> path;
		searchTree(root, p, q, path);
		TreeNode* result=nullptr;
		int size = result1[0].size() < result2[0].size() ? result1[0].size() : result2[0].size();
		for (int i = 0; i < size; ++i) {
			if (result1[0][i] == result2[0][i]) result = result2[0][i];
			else break;
		}
		return result;
	}
};

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/188886.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

网络工程师备考9章

第九章:网络操作系统与应用服务器 9.1 考点分析 ​​​​​​​ 注:MCSE、RHCE基础:微软和红帽的系统工程师的内容都纳入到一章里;我们要学的服务器类型非常多,最重要的罗列下来,总结起来就是3D+I; 9.1.1 网络操作系统 9.2 安装过程 略 9.3 Windows Server 2008 R2 本…

创新科技引领清洁新标准,CEYEE希亦洗地机重新定义深度清洁

后疫情时代&#xff0c;随着人们健康意识的增强&#xff0c;家庭清洁卫生意识逐渐深入人心&#xff0c;大家对于清洁家电的选择也不再局限于基础功能&#xff0c;而是更注重智能化、健康化、便捷性、多功能等维度。创新型科技新消费品牌「CEYEE希亦」也由此应运而生&#xff0c…

SpringCloud-Eureka

1.Spring Cloud是什么&#xff1f; SpringCloud是一系列框架的有序集合。【包含了开发所需的其他的框架】 它利用SpringBoot的开发便利性&#xff0c;巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发&#xff0c;如服务注册、服务发现、配置中心、消息总线、负载均衡、断…

如何安装python运行环境,想学python需要安装什么

这篇文章主要介绍了安装python程序后要进行什么设置&#xff0c;具有一定借鉴价值&#xff0c;需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获&#xff0c;下面让小编带着大家一起了解一下。 1、使用python需要安装哪些软件 《Python 3.9.7软件》百度网盘资源免费下…

浅析DDOS攻击及防御

如今&#xff0c;信息技术的发展为人们带来了诸多便利&#xff0c;无论是个人社交行为&#xff0c;还是商业活动都离不开网络。但是&#xff0c;网络空间在创造机遇的同时&#xff0c;也带来了威胁&#xff0c;其中 DDOS 就是最具破坏力的攻击。经过这些年的不断发展&#xff0…

QT/C++——文件和进程线程编程

目录 一、文件普通读写和流式读写 二、目录遍历和文件属性读写 三、进程 四、线程 五、线程同步 六、线程互斥 一、文件普通读写和流式读写 #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget> #include <QTextEdit> #include <QLineEdit> #include…

iPhone彻底删除的重要照片怎么找回来?三招找回被删照片!

要说iPhone手机占用储存空间最多的是什么&#xff1f;照片&#xff0c;相信是大部分苹果手机用户的回答。 iPhone强大的拍照技术&#xff0c;拍了很多照片&#xff0c;却十分占用内存。在清理照片时&#xff0c;为了快速释放内存&#xff0c;快速滑动批量删除照片。 我们知道&…

C++ 标准库 常用算法总结(排序、合并、搜索和分区)

本系列文章介绍了所有的STL常用的算法。这些算法通常都有不同的功能&#xff0c;例如&#xff1a;排序元素算法{sort()、stable_sort()、nth_element()}、 查询元素算法{find()、find_if()、find_if_not()、find_end()、find_first_of()、adjacent_find()}、 复制元素算法{co…

Android 分区存储

1.Android存储 Android存储分为内部存储和外部存储&#xff08;外部存储并不是指SD存储卡或外部硬盘&#xff09;。 ①内部存储 用于Android系统本身和应用程序的存储区域&#xff0c;比如手机的/system/、/data/等目录。 如果没有这一块存储区域是无法运行Android系统和应用…

Windows Server 2022 中文版、英文版下载 (updated Jan 2023)

Windows Server 2022 正式版&#xff0c;2023 年 1 月更新&#xff0c;持续更新中… 请访问原文链接&#xff1a;https://sysin.org/blog/windows-server-2022/&#xff0c;查看最新版。原创作品&#xff0c;转载请保留出处。 作者主页&#xff1a;www.sysin.org 此次发布更新…

如何设置 Excel 的行标题

Excel的行标题 打开或关闭Excel标题行Excel中的标题行格式选项Microsoft Excel工作表可以容纳一百万行,其中包含数字或文本数据集。行标题是位于工作表第1列左侧的灰色列,其中包含数字(1、2、3等),有助于识别工作表中的每一行。 尽管列标题是灰色的行,但它通常是字母(A、…

java泛型4

通配符之设定类型通配符的上限-------什么时候需要设置上限&#xff1f;&#xff1f;&#xff1f;&#xff1f;协变 还差一个Canvas类 这样定义行不行&#xff1f;不行&#xff01;&#xff01;&#xff01; 测试一下&#xff1a; 注意上面的drawAll()方法的形参类型是List …

好的直线导轨应该具备哪些要求?

直线导轨运用于各行各业&#xff0c;范围非常之广&#xff0c;但是对于直线导轨的要求都是大同小异的&#xff0c;下面我们来看下良好的直线导轨都应具备哪些要求&#xff1f; 1>运动灵敏度与定位精度高&#xff1a;定位精度是指运动构件能按要求停止在指定位置的能力。运动…

musl pwn 入门 (4)

在前面的介绍中&#xff0c;我们学习了musl pwn的基本原理&#xff0c;下面我们就通过一道经典例题进一步巩固。 这是DefCon Quals 2021中的一道题mooosl&#xff0c;直接在github上搜这道题的名字就可以找到作者发布的附件&#xff0c;内含说明、作者的exp、源码以及二进制程…

Linux系统之openEuler安装部署

Linux系统之openEuler安装部署一、openEuler介绍1.openEuler简介2.openEuler的硬件要求①物理机的安装要求②虚拟机的安装要求二、下载openEuler系统镜像1.官方网址2.下载openEuler系统镜像三、虚拟机配置工作1.设置虚拟机名称2.处理器配置3.设置虚拟机内存4.设置网络类型5.磁盘…

电脑桌面壁纸不清晰?壁纸模糊怎么修复高清?

我们在入手新电脑之后&#xff0c;首先就是会想要设置一个好看的壁纸&#xff0c;虽然系统会自带一些壁纸&#xff0c;但大多数用户都不喜欢这样一成不变的壁纸。于是在网上找了很好好看的壁纸换上&#xff0c;结果发现在更换电脑壁纸之后却发现壁纸显示非常的模糊不清。为什么…

git中gitignore忽略文件规则配置

我们在日常开发中会遇见项目打包的情况&#xff0c;然后这时候我们想要打包完成后提交一次代码&#xff0c;会忘记删除dist文件或者打包文件&#xff0c;会跟着提交上去&#xff0c;这样就造成了协同开发的麻烦&#xff0c;也会造成codeReview的障碍&#xff0c;让别人在拉取代…

CNN平移不变性

目录 .1 简介&#xff1a; 1.1什么是平移不变性 1.2 平移不变性/平移同变性 1.3 为什么卷积神经网络具有平移不变性 总结 1.4 证伪&#xff1a;CNN中的图片平移不变性 .2 实例 references&#xff1a; .1 简介&#xff1a; 1.1什么是平移不变性 不变性 不变性意味着即…

跟风试试ChatGPT

文章目录前言什么是ChatGPTChatGPT怎么玩注册验证使用设计型开发型强人所难型Python调用ChatGPT总结前言 其实现在也不算是跟风了&#xff0c;从 ChatGPT 出现至今已经有几个月的时间&#xff0c;这股风似乎已经刮过去了&#xff0c;虽然各种新闻铺天盖地&#xff0c;但因为懒…

RHCE(远程连接服务器)

文章目录一、远程连接服务器简介1、什么是远程连接服务器2、远程连接服务器的功能3、远程连接服务器的类型4、文字接口连接服务器二、连接加密技术简介1、版本协商阶段2、密钥和算法协商阶段会话密钥的生成3、认证阶段SSH提供两种认证方法&#xff1a;三、SSH远程连接服务简介1…