算法入门-深度优先搜索2

news2024/9/20 1:04:09

第六部分:深度优先搜索

104.二叉树的最大深度(简单)

题目: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:

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

第一种思路:

感觉递归的思路已经深入骨髓了,虽然使用不是非常流畅,但是慢慢有感觉了。

  1. 叶子节点检查

    • 首先检查当前节点的左右子节点是否都为 null。如果是,说明当前节点是叶子节点,返回 1,表示深度为 1

  2. 单子节点检查

    • 如果右子节点为 null,则递归调用 maxDepth 计算左子树的深度,并在结果上加 1

    • 如果左子节点为 null,则递归调用 maxDepth 计算右子树的深度,并在结果上加 1

  3. 递归深度计算

    • 如果左右子节点都存在,函数会分别调用 maxDepth 计算左右子树的深度,并返回 1 加上两个深度中的最大值。

但是仅仅到这里就会出现空指针异常(测试后才发现,属于是粗心了)

按上面思路的代码漏了root为NULL的情况,代码如下:

class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        //一开始漏了这种情况:if(root==null)    return 0;
        if(root.left==null && root.right==null)   return 1;
        else if(root.right==null)   return 1 + maxDepth(root.left);
        else if(root.left==null)   return 1 + maxDepth(root.right);
        else return 1 + Math.max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right));
    }
}

在加上root==null的情况后,代码也就可以简化了。

整体思路:

  1. 基本情况

    • 首先检查 root 是否为 null。如果是,说明树是空的,返回 0,表示深度为 0

  2. 递归调用

    • 如果当前节点不为空,函数会递归调用 maxDepth 方法来计算左子树和右子树的深度。

    • maxDepth(root.left) 计算左子树的深度,maxDepth(root.right) 计算右子树的深度。

  3. 深度计算

    • 使用 Math.max 函数来获取左子树和右子树深度中的最大值。

    • 最后,返回 1 + 最大深度,1 表示当前节点的深度。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {  
    // 计算二叉树的最大深度  
    public int maxDepth(TreeNode root) {  
        // 如果当前节点为空,返回深度为0  
        if (root == null) {  
            return 0;  
        }  
        // 递归计算左子树和右子树的深度,取最大值并加1(当前节点)  
        return 1 + Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right));  
    }  
}

100.相同的树(简单)

题目:给你两棵二叉树的根节点 pq ,编写一个函数来检验这两棵树是否相同。

如果两个树在结构上相同,并且节点具有相同的值,则认为它们是相同的。

示例 1:

输入:p = [1,2,3], q = [1,2,3]
输出:true

示例 2:

输入:p = [1,2], q = [1,null,2]
输出:false

第一种思路:

相同的树?很容易想到的是直接将树中的值读出来然后一一比较,唯一的问题是,当某一节点有右子树而没有左子树时,可能会产生错误,所以可以将这一NULL值用某一特定值代替,然后注意到,这两棵树节点值:-104 <= Node.val <= 104,所以我就设置为了10001。

  1. isSameTree 方法:

    • 该方法用于判断两棵二叉树是否相同。

    • 首先调用 valueOfTree 方法获取两棵树的节点值列表 list1list2

    • 计算两棵树中较长的列表长度 leng

    • 遍历较长的列表,逐个比较对应位置的值。如果发现任何一个位置的值不相等,立即返回 false

    • 如果所有值都相等,返回 true

  2. valueOfTree 方法:

    • 该方法用于将二叉树的节点值存储到列表中。

    • 如果当前节点为空,添加一个特殊值(10001)表示空节点。

    • 如果当前节点不为空,首先添加当前节点的值,然后递归调用自身以添加左子树和右子树的节点值。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 * int val; // 节点的值
 * TreeNode left; // 左子节点
 * TreeNode right; // 右子节点
 * TreeNode() {} // 默认构造函数
 * TreeNode(int val) { this.val = val; } // 带值的构造函数
 * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) { // 带值和子节点的构造函数
 * this.val = val;
 * this.left = left;
 * this.right = right;
 * }
 * }
 */
class Solution {
    // 判断两棵二叉树是否相同
    public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
        // 获取两棵树的节点值列表
        List<Integer> list1 = valueOfTree(p);
        List<Integer> list2 = valueOfTree(q);

        // 取两棵树中较长的列表长度
        int leng = Math.max(list1.size(), list2.size());

        // 遍历较长的列表,比较对应位置的值
        for (int i = 0; i < leng; i++) {
            // 如果某个位置的值不相等,返回 false
            if (!list1.get(i).equals(list2.get(i))) {
                return false;
            }
        }
        // 如果所有值都相等,返回 true
        return true;
    }

    // 将二叉树的节点值存储到列表中
    public List<Integer> valueOfTree(TreeNode root) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();

        // 如果当前节点为空,添加一个特殊值(10001)表示空节点
        if (root == null) {
            list.add(10001);
            return list;
        }

        // 添加当前节点的值
        list.add(root.val);
        // 递归添加左子树和右子树的节点值
        list.addAll(valueOfTree(root.left));
        list.addAll(valueOfTree(root.right));
        return list;
    }
}

该实现的时间复杂度为 O(n),其中 n 是树中节点的数量,因为每个节点都被访问一次。空间复杂度也是 O(n),用于存储节点值的列表。

第二种思路:

  • 基准情况:

    • 如果两个节点都为空(p == null && q == null),则返回 true,表示这部分树是相同的。

    • 如果一个节点为空而另一个节点不为空(p == null || q == null),则返回 false,表示这部分树不同。

    • 如果两个节点的值不相等(p.val != q.val),则返回 false,表示这部分树不同。

  • 递归情况:

    • 如果以上条件都不满足,说明当前节点的值相等,接下来递归比较左子树和右子树。

    • 使用逻辑与(&&)运算符,只有当左子树和右子树都相同时,才返回 true

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 * int val; // 节点的值
 * TreeNode left; // 左子节点
 * TreeNode right; // 右子节点
 * TreeNode() {} // 默认构造函数
 * TreeNode(int val) { this.val = val; } // 带值的构造函数
 * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) { // 带值和子节点的构造函数
 * this.val = val;
 * this.left = left;
 * this.right = right;
 * }
 * }
 */
class Solution {  
    // 判断两棵二叉树是否相同  
    public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {  
        // 如果两个节点都为空,返回 true(两棵树相同)  
        if (p == null && q == null) {  
            return true;  
        }   
        // 如果一个节点为空,另一个节点不为空,返回 false(两棵树不同)  
        else if (p == null || q == null) {  
            return false;  
        }   
        // 如果两个节点的值不相等,返回 false(两棵树不同)  
        else if (p.val != q.val) {  
            return false;  
        }   
        // 递归比较左子树和右子树  
        else {  
            return isSameTree(p.left, q.left) && isSameTree(p.right, q.right);  
        }  
    }  
}

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/2118936.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

Tomcat配置及Servlet相关

目录 Eclipse配置Tomcat 1.配置服务器运行环境 2.新建服务器 3.新建动态Web项目 4.创建类继承HttpServlet 5.启动服务器 6.测试访问 请求转发与重定向 请求转发 重定向 Servlet的作用域 Servlet生命周期 这里以Eclipse为例&#xff0c;IDEA配置参考&#xff1a;IDE…

若依框架使用MyBatis-Plus中的baseMapper的方法报错Invalid bound statement (not found):

Invalid bound statement (not found): com.ruoyi.system.mapper.hc.HcOrderMapper.selectList 解决方法 MybatisSqlSessionFactoryBean sessionFactory new MybatisSqlSessionFactoryBean(); 使用 MybatisSqlSessionFactoryBean 而非 SqlSessionFactoryBean 的原因 MyBatis-…

卷轴模式系统源码开发之功能技术分析

随着互联网经济的蓬勃发展&#xff0c;电商平台之间的竞争日益激烈。为了吸引和保留用户&#xff0c;许多电商平台开始探索和采用创新的商业模式。其中&#xff0c;“卷轴模式”作为一种结合了积分奖励和任务兑换机制的新颖模式&#xff0c;逐渐受到了业界的关注。本文将从技术…

智能提醒助理系列-小程序分享到朋友圈

本系列文章记录“智能提醒助理”wx公众号 建设历程&#xff0c;记录实践经验、巩固知识点、锻炼总结能力。 本篇介绍微信小程序如何分享到朋友圈&#xff0c;以及遇到的登录无权限问题和解决方案。 一、需求出发点 智能提醒小程序的推广是一个难点&#xff0c;朋友圈是一个必要…

柯桥外语学习生活日语之与台风有关的日语表达

与台风有关的日语表达&#xff1a; 台風が近づいている (たいふうがちかづいている) - 台风正在靠近 台風が上陸する (たいふうがじょうりくする) - 台风登陆 台風の進路 (たいふうのしんろ) - 台风的路径 強い台風 (つよいたいふう) - 强烈的台风 台風の目 (たいふうのめ…

深度学习的模型知识点介绍和总结

关注公众号&#xff1a;『AI学习星球』 算法学习、4对1辅导、论文辅导或核心期刊可以通过公众号滴滴我 文章目录 1. 神经网络基础1.1 人工神经网络&#xff08;ANN&#xff09;1.2 介绍下激活函数 2. 卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;2.1 卷积层2.2 池化层2.3 全连接层…

GoogleTest安装以及使用

文章目录 介绍Ubuntu安装centos7 安装gtest使用方法包含gtest/gtest.h头文件使用TEST()宏定义测试用例使用Google Test断言进行值检查使用RUN_ALL_TESTS()宏运行测试 测试代码 介绍 Google Test&#xff08;也称为gtest&#xff09;是Google开发的一个用于C的单元测试库。 它允…

OPenCV结构分析与形状描述符(5)查找图像中的连通组件的函数connectedComponents()的使用

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 算法描述 connectedComponents 函数计算布尔图像的连通组件标签图像。 该函数接受一个具有4或8连通性的二值图像&#xff0c;并返回 N&#xff0c;即标签…

算法入门-深度优先搜索3

第六部分&#xff1a;深度优先搜索 112.路径总和&#xff08;简单&#xff09; 题目&#xff1a;给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径&#xff0c;这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果…

【QT Creator】基本使用

一、常见问题 解答可见以下链接&#xff1a; https://www.cnblogs.com/xia-weiwen/p/10074882.html#title3.1 ** 有关控制台选择构建套件缺失的解决方法可见以下链接 https://blog.csdn.net/xuxu_123_/article/details/131257928 二、如何创建第一个QT项目 第一步&#xf…

一文解答Swin Transformer + 代码【详解】

文章目录 1、Swin Transformer的介绍1.1 Swin Transformer解决图像问题的挑战1.2 Swin Transformer解决图像问题的方法 2、Swin Transformer的具体过程2.1 Patch Partition 和 Linear Embedding2.2 W-MSA、SW-MSA2.3 Swin Transformer代码解析2.3.1 代码解释 2.4 W-MSA和SW-MSA…

Elasticsearch入门安装

1、下载安装 &#xff08;1&#xff09;安装Elasticsearch 下载地址&#xff1a;https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 解压后运行 /bin/elasticsearch.bat 运行后访问 http://127.0.0.1:9200/即可 ps1&#xff1a;若无法访问且控制台打印 received plaintex…

计算机基础之-TCP 别再问我啦

TCP 协议 格式及部分含义根据端口号找到上一层的进程如何解包-整个包长度 ACK应答机制序号-确认序号-实现TCP的可靠传输和流量控制:为什么要有两个字段(序号和确认序号)&#xff1f; 16位窗口大小-缓冲区流量控制16位紧急指针三次握手四次挥手为啥 TIME_WAIT 滑动窗口 协议 格式…

代码随想录冲冲冲 Day40 动态规划Part8

121. 买卖股票的最佳时机 dp[i][0] 代表第i天持有股票手上的金额 dp[i][1] 代表第i天不持有股票手上的金额 初始化&#xff1a; dp[0][0] 持有所以是-prices[0] dp[0][1] 不持有所以是0&#xff1b; 递推公式: dp[i][0] 既然是i天时持有&#xff0c;那么就是之前就持有&…

开放式耳机具备什么特点?2024排行前十的四款百元蓝牙耳机推荐

开放式耳机具有以下特点&#xff1a; 佩戴舒适&#xff1a; 开放式耳机通常不需要插入耳道&#xff0c;能减少对耳道的压迫和摩擦&#xff0c;长时间佩戴也不易产生闷热、疼痛或瘙痒等不适&#xff0c;对于耳道敏感或不喜欢入耳式耳机压迫感的人来说是很好的选择。 这类耳机…

无线通信里的一些参数(dB dBm RSRP RSRQ RSSI SIN) / 天线增益

目录 历史由来dB和dBmRSRP RSRQ RSSI SNRRSSI在实际测试环境中的应用天线增益 详细阅读&#xff1a; 一文搞懂dB、dBm、dBw、dBi的来龙去脉 无线通信中 RSRP RSRQ RSSI SINR的定义和区别 RSRP RSRQ RSSI SNR的含义和区别 历史由来 dB展开应写为decibel&#xff0c;其中“deci…

【震撼】8岁女孩用Cursor编程,你还在等什么

1. Cursor: 革新性的AI代码编辑器 1.1 Cursor的崛起 近期&#xff0c;AI驱动的代码编辑器Cursor在开发者社区中引起了广泛关注。其火爆程度不仅源于AI大咖Andrej Karpathy在社交平台X上的推荐&#xff0c;更因一则令人惊叹的新闻&#xff1a;一位年仅8岁的小女孩利用Cursor和其…

金士顿NV2 2TB假固态硬盘抢救记,RL6577/RTS5765DL量产工具,RTS5765DL+B47R扩容开卡修复

之前因为很长时间不买固态硬盘&#xff0c;没注意到NVME的固态盘也有了假货和扩容盘&#xff0c;花200多块买了个2TB的金士顿NV2固态硬盘&#xff0c;我原本以为NV1的假货最多是用黑片冒充正片&#xff0c;结果没想到NV2居然有扩容的。后来发现是扩容盘的时候&#xff0c;已经过…

C++ 音频

一、采样频率 当前主流的采样频率为22.05KHz、44.1KHz、48KHz 22.05KHz&#xff1a;为FM广播声音品质 44.1KHz&#xff1a;为理论上最高的CD声音品质&#xff08;直播&#xff0c;录像&#xff0c;acc&#xff09; 48KHz&#xff1a;人耳可分辨的最高采样频率 &#xff08;…

使用PXE实现自动化安装rockylinux8.10

PXE 一、简介 实现多台服务器自动化安装系统。 二、部署 这里宿主机是 centos7&#xff0c;PXE 部署的是 rockylinux8.10。宿主机需提前关闭 selinux 和防火墙。 2.1 部署 dhcp 安装 dhcp [roottest-server ~]# yum install -y dhcp修改配置文件 # 复制默认的配置文件 …