《剑指offer》（4）二叉树篇

news2024/11/18 13:37:48

二叉树深度有两种递归思路：

（1）递归返回当前的深度，当root是空时，返回0

（2）将当前深度和节点一起传入递归，设置全局变量，每经过一个节点就更新全局变量的值。

 方法一：

class TreeNode:

    def __init__(self,val):

        self.val = val

        self.left = None

        self.right = None

class Solution:

    def TreeDepth(self , pRoot: TreeNode) -> int:

        if pRoot is None:

            return 0

        l = self.TreeDepth(pRoot.left)

        r = self.TreeDepth(pRoot.right)

        return max(l,r)+1

方法二：

class TreeNode:

    def __init__(self,val):

        self.val = val

        self.left = None

        self.right = None

class Solution:

    def TreeDepth(self , pRoot: TreeNode) -> int:

        ans = 0

        def f(node,cnt):

            if node is None:

                return

            cnt += 1

            nonlocal ans

            ans = max(ans,cnt)

            f(node.left,cnt)

            f(node.right,cnt)

        f(pRoot,0)

        return ans

class Solution:

    def Mirror(self , pRoot: TreeNode) -> TreeNode:

        if pRoot is None:

            return pRoot #空就返回空

        #交换左右子树

        pRoot.left,pRoot.right = pRoot.right,pRoot.left

        #递归左右子树

        self.Mirror(pRoot.left)

        self.Mirror(pRoot.right)

        #返回根节点

        return pRoot

class Solution:

    def PrintFromTopToBottom(self , root: TreeNode) -> List[int]:

        #层序遍历

        import collections

        ans = []

        if root is None:

            return []

        #把root写入队列里

        q = collections.deque([root])

        #当队列中存在元素时

        while q:

            for _ in range(len(q)):

                node = q.popleft() #出队

                ans.append(node.val) #加入到答案中

                if node.left:  #遍历左子树

                    q.append(node.left)

                if node.right: #遍历右子树

                    q.append(node.right)

        return ans

class Solution:

    def IsBalanced_Solution(self , pRoot: TreeNode) -> bool:

        #递归左子树和右子树的深度，如果深度差超过1，就返回-1，遇到-1就直接退出

        def f(node):

            if node is None:

                return 0

            l = f(node.left)

            if l == -1:

                return -1

            r = f(node.right)

            if r == -1 or abs(l-r) > 1:

                return -1

            return max(l,r)+1

        return f(pRoot) != -1

 

class Solution:

    #判断两颗二叉树是否相等（镜像）

    def isSame(self,l,r):

        if l is None or r is None:

            return l == r

        return l.val == r.val and self.isSame(l.left,r.right) and self.isSame(l.right,r.left)

    def isSymmetrical(self , pRoot: TreeNode) -> bool:

        if pRoot is None:

            return True

        return self.isSame(pRoot.left,pRoot.right)

 

class Solution:

    def rightSideView(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:

        #设置全局变量记录答案，把当前深度和答案长度对比，如果相等，就可以记入答案

        #先遍历右子树，再遍历左子树

        ans = []

        def f(node,cnt):

            if node is None:

                return

            if len(ans) == cnt:

                ans.append(node.val)

            f(node.right,cnt+1)

            f(node.left,cnt+1)

        f(root,0)

        return ans

 

方法一：前序遍历

class Solution:

    def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode],left = -inf,right = inf) -> bool:

        if root is None:

            return True

        x = root.val #取值

        return  left < x < right and self.isValidBST(root.left,left,x) and self.isValidBST (root.right, x, right) #判断该值的范围and该节点左右子树是不是二叉搜索树

方法二：中序遍历（得到一个严格递增的数组）

class Solution:

    pre = -inf

    def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:

        #如果是空直接返回True

        if root is None:

            return True

        #遍历左子树，如果左子树是False，就返回False

        if not self.isValidBST(root.left):

            return False

        #记录下当前节点值

        x = root.val

        #让节点值和前一个值比对，如果小于等于前一个值，就False

        if x <= self.pre:

            return False

        #更新前一个节点值

        self.pre = x

        #递归右子树

        return self.isValidBST(root.right)

 方法三：后序遍历

class Solution:

    def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:

        def f(root):

            #如果是空返回inf,-inf（True）

            if root is None:

                return inf,-inf

            #取左右子树的最小值,最大值

            l_min,l_max = f(root.left)

            r_min,r_max = f(root.right)

            #取当前节点值

            x = root.val

            #当前节点如果小于左边的最大值，或者大于右边的最小值，返回-inf,inf（Fasle）

            if x <= l_max or x >= r_min:

                return -inf,inf

            #返回左边的最小值，右边的最大值

            return min(l_min,x),max(r_max,x)

        return f(root)[1] != inf #如果最后收回来是inf，那就False

class Solution:

    def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':

        #如果当前节点是空，或者就是p,q就返回当前节点

        if root is None or root is p or root is q:

            return root

        #递归左右子树

        left = self.lowestCommonAncestor(root.left,p,q)

        right = self.lowestCommonAncestor(root.right,p,q)

        #如果左右子树都有，就返回当前节点

        if left and right:

            return root

        #如果在左子树，就返回左子树

        if left:

            return left

        #如果在右子树，或者左右都没有，就返回right（可能是空）

        return right

class Solution:

    def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':

        #取当前节点的值

        x = root.val

        #如果q,p的值都大于x,那就在都在右子树中，递归右子树

        if q.val > x and p.val > x:

            return self.lowestCommonAncestor(root.right,p,q)

        #如果都小于x,就递归左子树

        if q.val < x and p.val < x:

            return self.lowestCommonAncestor(root.left,p,q)

        #其他情况：q,p是当前节点，或者p,q各自在左右子树中，返回当前节点

        return root

#层序遍历二叉树，偶数层反转

class Solution:

    def Print(self , pRoot: TreeNode) -> List[List[int]]:

        # 层序遍历的时候，把偶数层反转

        ans  = []

        if pRoot is None:

            return []

        import collections

        q = deque([pRoot])

        is_odd = True

        while q:

            res = []

            for _ in range(len(q)):

                x = q.popleft()

                res.append(x.val)

                if x.left: q.append(x.left)

                if x.right: q.append(x.right)

            if is_odd:

                ans.append(res)

                is_odd = False

            else:

                ans.append(res[::-1])

                is_odd = True

        return ans

#层序遍历

class Solution:

    def Print(self , pRoot: TreeNode) -> List[List[int]]:

        #层序遍历

        if pRoot is None:

            return []

        import collections

        q = collections.deque([pRoot])

        ans = []

        while q:

            res = []

            for _ in range(len(q)):

                x = q.popleft()

                res.append(x.val)

                if x.left: q.append(x.left)

                if x.right: q.append(x.right)

            ans.append(res)

        return ans

#二叉搜索树的中序遍历是一个严格递增序列，中序遍历二叉树后，选择第k-1个值输出

class Solution:

    def KthNode(self , proot: TreeNode, k: int) -> int:

        # 二叉搜索树的中序遍历是严格递增序列

        res = []

        if proot is None or k == 0: #注意特殊情况

            return -1

        def f(node): #中序遍历

            if node is None:

                return

            f(node.left)

            nonlocal res

            res.append(node.val)

            f(node.right)

        f(proot)

        if len(res) < k: #特殊情况

            return -1

        else:

            return res[k-1]

class TreeNode:

    def __init__(self, x):

        self.val = x

        self.left = None

        self.right = None

class Solution:

    def reConstructBinaryTree(self , preOrder: List[int], vinOrder: List[int]) -> TreeNode:

        #从前序遍历中找到当前的根节点，然后划分中序遍历中的左右子树。将左子树的前序和中序递归得到左子树，右子树的前序和中序递归，得到右子树。

        #判断错误情况

        if len(preOrder) == 0:

            return None

        #构建根节点

        root = TreeNode(preOrder[0])

        #找到根节点在中序中的下标

        index = vinOrder.index(preOrder[0])

        #左子树的前序和中序

        l_pre = preOrder[1:index+1]

        l_vin = vinOrder[:index]

        root.left = self.reConstructBinaryTree(l_pre,l_vin)

        #右子树的前序和中序

        r_pre = preOrder[index+1:]

        r_vin = vinOrder[index+1:]

        root.right = self.reConstructBinaryTree(r_pre,r_vin)

        return root

class Solution:

    def isSubStructure(self, pRoot1: TreeNode, pRoot2: TreeNode) -> bool:

        if pRoot2 is None or pRoot1 is None: #异常判断

            return False

        #设置全局变量记录当前比对结果

        status = False

        #遍历树A和B的根节点比较

        def dfs(a):

            if a is None: return

            nonlocal status

            if a.val == pRoot2.val : status = check(a,pRoot2) #遇到相等的节点就check一下

            if a.left: dfs(a.left)

            if a.right: dfs(a.right)

        def check(a,b):

            if b is None: #如果比对之后，B是空，那说明之前比对的都符合子树

                return True

            if a is None: #如果比对之后A是空，但是B不是空，那就说明不符合

                return False

            if a.val != b.val: #A和B的数据不一样，说明不符合

                return False

            return check(a.left,b.left) and check(a.right,b.right)

        dfs(pRoot1)

        return status

class Solution:

    def VerifySquenceOfBST(self , sequence: List[int]) -> bool:

        #先判断是否为空

        if len(sequence) == 0:

            return False

        #递归树的左右子树，判断其是不是二叉搜索树

        def check(sequence):

            #如果只有一个节点了，那就返回True

            if len(sequence) <= 1:

                return True

            #确定根节点

            root = sequence[-1]

            #确定左右子树的分界，因为值各不相等，如果遍历到了大于等于树的值，则遍历到了根或者右子树

            ind = 0

            while ind < len(sequence):

                if sequence[ind] >= root:

                    break

                ind += 1

            #查询左右子树中是否有不符合条件的

            a = [j for j in sequence[:ind] if j > root]

            b = [j for j in sequence[ind:-1] if j < root]

            if a or b:

                return False

            #递归判断左右子树

            return check(sequence[:ind]) and check(sequence[ind:-1])

        #返回判断的结果

        return check(sequence)

 

class Solution:

    def hasPathSum(self , root: TreeNode, sum: int) -> bool:

        # 如果遍历到了空，就返回fasle

        if root is None:

            return False

        #当遍历到叶子节点的时候，当前节点的值等于sum，就返回True

        if not root.left and not root.right and sum == root.val:

            return True

        #遍历左右子树，并且把sum-root.val当做下一次的sum传入

        return self.hasPathSum(root.left,sum-root.val) or self.hasPathSum(root.right,sum-root.val)

class Solution:

    def FindPath(self , root: TreeNode, target: int) -> List[List[int]]:

        #判断异常情况

        if root is None:

            return []

        #全局变量存储答案

        ans = []

        def dfs(node,path): #将路径传入

            if node is None:

                return

            #路径保存当前节点的值

            path.append(node.val)

            #遇到叶子节点而且路径内的值与目标相等

            if not node.left and not node.right and sum(path) == target:

                nonlocal ans

                ans.append(path.copy()) #路径存入答案（用copy存，否则之后会改变）

            #递归左右子树

            dfs(node.left,path)

            dfs(node.right,path)

            #遍历完该路径后，恢复现场

            path.pop()

        dfs(root,[])

        return ans

class Solution:

    def FindPath(self , root: TreeNode, s: int) -> int:

        if root is None:

            return 0

        ans = 0

#第一层递归，遍历每个节点

        def func(root):

            if root is None:

                return

            dfs(root,s,[])

            func(root.left)

            func(root.right)

#第二层循环，检查以node为根节点的树中有没有路径

        def dfs(node,target,path):

            if node is None:

                return

            path.append(node.val)

            if sum(path) == target: #不需要走到叶子节点，相等就直接添加答案

                nonlocal ans

                ans += 1

            dfs(node.left,target,path)

            dfs(node.right,target,path)

            path.pop()

        func(root)

        return ans          

class Solution:

    head = None #记录头结点

    pre = None #记录当前节点的前一个节点

    def Convert(self , pRootOfTree ):

        #二叉搜索树中序遍历是一个有序表，当遍历到叶子时，改变左右指针

        if pRootOfTree is None:

            return None

        #先搜索左边

        self.Convert(pRootOfTree.left)

        #如果前置是空，初始化pre和head

        if not self.pre:

            self.head = pRootOfTree

            self.pre = pRootOfTree

        else:

#左指针是指向小节点，有指针指向大节点

            self.pre.right = pRootOfTree #前一个节点的值一定小于当前节点，用右指针指

            pRootOfTree.left = self.pre #将当前节点的左指针指向pre

            self.pre = pRootOfTree #更新pre的值

        self.Convert(pRootOfTree.right)

        return self.head

class Solution:

    def GetNext(self, pNode):

        #分成情况讨论：是否有右孩子？自己是左or右or根？如果自己是右，判断在左子树还是在右子树

        #情况一：有右孩子，取右孩子最左边的左孩子

        if pNode.right:

            p = pNode.right

            while p.left:

                p = p.left

            return p

        else:

            #情况二：没有右孩子，且自己是左孩子,取父亲节点

            if pNode.next and pNode.next.left == pNode:

                return pNode.next

            if not pNode.next: #没有右孩子，还没有父亲节点，那根节点就是最后一个

                return None

            #情况三：没有右孩子，且自己是右孩子

            else:

                pre = None

                #寻找根节点

                while pNode.next:

                    pre = pNode

                    pNode = pNode.next

                #在左子树中，返回根节点

                if pNode.left == pre:

                    return pNode

                else: #在右子树中，返回空

                    return None

import collections

class Solution:

    def Serialize(self, root):

        #层序遍历序列化二叉树

        ans = []

        if root is None:

            return ''

        q = collections.deque([root])

        while q:

            for _ in range(len(q)):

                x = q.popleft()

                if x: #如果x不是空

                #将该元素写入，加空格为了分割数字

                    ans.append(str(x.val)+' ')

                    if x.left : q.append(x.left)

                    else: q.append(None) #没有左子树就把空放进去

                    if x.right : q.append(x.right)

                    else: q.append(None)

                else: #如果是空

                    ans.append('#'+' ') #将‘#’填入

        return ''.join(ans)

    def Deserialize(self, s):

        #反序列化的时候，依旧按照入队出队，把根节点入队，然后取s中的两个数，如果不是'#'创建左子树并入队，i每次增加2

        if len(s) == 0:

            return None

        #消除前后空格后按照空格分割成list

        s = s.strip().split(' ')

        root = TreeNode(int(s[0]))

        q = collections.deque([root])

        i = 1

        while i < len(s)-1:

            node = q.popleft()

            a,b = s[i],s[i+1]

            if a != '#':

                node.left = TreeNode(int(s[i]))

                q.append(node.left)

            if b != '#':

                node.right = TreeNode(int(s[i+1]))

                q.append(node.right)

            i +=2

        return root

 

 

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ATFX汇评：非农就业报告来袭，汇市或迎剧烈波动

ATFX汇评&#xff1a;美国非农就业报告每月发布一次&#xff0c;其中非农就业人口和失业率两项数据最受关注。7月季调后非农就业人口&#xff0c;将于今日20:30公布&#xff0c;前值为20.9万人&#xff0c;预期值20万人&#xff1b;7月失业率&#xff0c;同一时间公布&#xff…
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文字转语音

文字转语音

键盘获取文字&#xff0c;转化为语音后保存本地 from win32com.client import Dispatch from comtypes.client import CreateObject from comtypes.gen import SpeechLib speakerDispatch(SAPI.SpVoice) speaker.Speak(请输入你想转化的文字) datainput(请输入&#xff1a;)#s…
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【二等奖方案】Web攻击检测与分类识别赛题「机器学习」团队解题思路

【二等奖方案】Web攻击检测与分类识别赛题「机器学习」团队解题思路

2022 CCF BDCI 数字安全公开赛 赛题「Web攻击检测与分类识别」 地址&#xff1a;http://go.datafountain.cn/4Zj 机器学习战队 获奖方案 团队简介 我们团队由五名成员组成&#xff0c;对机器学习都非常感兴趣&#xff0c;同时在机器学习领域有着丰富的实战经验&#xff0c…
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Teams Room视频会议室方案

Teams Room视频会议室方案

需求背景&#xff1a; 适合在40平米的会议室参加Teams视频会议&#xff0c;会议桌周围可以坐20人&#xff0c;要求&#xff1a; 1&#xff0c;操作简单&#xff0c;一键入会Teams Room&#xff1b; 2&#xff0c;任何人带上自己的笔记本电脑&#xff0c;可以分享电脑画面&#…
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uniapp 持续获取定位(登录状态下才获取)(不采用定时器)(任意页面都可监听定位改变)

uniapp 持续获取定位(登录状态下才获取)(不采用定时器)(任意页面都可监听定位改变)

基于上次文章做了优化和改良,保证在登录状态下才获取定位信息 uniapp 小程序实时且持续获取定位信息(全局设置一次)(单页面监听定位改变)(不采用定时器)_uniapp小程序定位_前端小胡兔的博客-CSDN博客本篇文章实现了uniapp 微信小程序实时获取定位信息,小程序打开即可持续获取定…
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2023年我想开信用账户！融资融券开通佣金最低是多少？两融利率低至5%！

2023年我想开信用账户！融资融券开通佣金最低是多少？两融利率低至5%！

2023年融资融券开通佣金最低是多少&#xff1f;两融利率低至5%&#xff01; 随着科技的不断发展和金融市场的日益完善&#xff0c;2023年的融资融券市场将迎来更加便捷和低成本的交易方式。据悉&#xff0c;融资融券开通佣金最低仅为5%&#xff0c;且利率也将进一步降至5%左右。…
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eeglab（自用）

eeglab（自用）

目录 1.加载、显示数据 2.绘制脑电头皮图 3.绘制通道光谱图 4.预处理工具 5.ICA去除伪迹 5. 提取数据epoch 1.加载、显示数据 观察事件值(Event values)&#xff1a;该数据集中包含2400个事件&#xff0c;每个事件指定了EEG.event结构的字段Type(类型)、position(位置)和…
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HCIP BGP选路规则总结

HCIP BGP选路规则总结

选路前提条件 多条BGP路由目标相同&#xff0c;且均可优(下一跳可达、同步关闭)&#xff0c;具有相同的优先级&#xff08;管理距离&#xff09;。 1、优选Preference_Value值最高的路由&#xff08;私有属性&#xff0c;仅本地有效&#xff09;。 不传递 权限最高属性 …
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为什么vscode访问谷歌浏览器是显示白色？？？？

为什么vscode访问谷歌浏览器是显示白色？？？？

1、我的代码没有错误: 2、访问谷歌浏览器就显示白色&#xff1f;&#xff1f;&#xff1f;是什么情况
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【word中如何插入带圆圈的数字编号】

【word中如何插入带圆圈的数字编号】

第一种方法 在插入菜单栏选择编号 输入需要插入的数字&#xff0c;并选择编号类型 即可成功创建一个圆圈数字编号 第二种方法 在输入原本的数字后&#xff0c;选中数字&#xff0c;点击开始菜单栏中的字 选择所需的符号点击确定 即可成功添加带圈文字&#xff0c;但此种…
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C#使用EmguCV播放视频

C#使用EmguCV播放视频

目录 一、前言 1、简介 2、测试工程代码下载链接 3、EmguCV 库文件下载链接 二、工程环境配置 1、EmguCV控件添加引用 &#xff08;1&#xff09;窗口控件添加 &#xff08;2&#xff09;相关Dll文件添加添加引用 &#xff08;3&#xff09;工程运行基础文件夹添加 &a…
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棱镜七彩正式加入龙蜥社区安全联盟（OASA）

棱镜七彩正式加入龙蜥社区安全联盟（OASA）

近日&#xff0c;龙蜥社区安全联盟&#xff08;OASA&#xff09;正式成立&#xff0c;棱镜七彩成为该联盟成员单位。 龙蜥社区安全联盟是促进产业合作的非营利组织&#xff0c;致力于打造中立开放、聚焦操作系统信息安全的交流平台&#xff0c;推进龙蜥社区乃至整个产业安全生态…
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