算法套路八——二叉树深度优先遍历(前、中、后序遍历)

算法套路八——二叉树深度优先遍历(前、中、后序遍历)

算法示例:LeetCode98:验证二叉搜索树

给你一个二叉树的根节点 root ,判断其是否是一个有效的二叉搜索树。
有效 二叉搜索树定义如下:
节点的左子树只包含 小于 当前节点的数。
节点的右子树只包含 大于 当前节点的数。
所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。
在这里插入图片描述

方法一:前序遍历——先判断,再递归

前序遍历即先遍历根节点,再遍历左右子树
前序遍历我们的思路是先判断当前结点是否满足二叉搜索树的条件,再递归左右子树。
在这里插入图片描述
且如上图所示,在二叉搜索树中,使用前序遍历时有如上的规律,从根节点传递取值范围,对于任意一个结点,其取值范围已经确定,若结点值不在范围内,则不是二叉搜索树。
步骤如下所示:

  1. root结点的取值范围为(-inf,+inf),判断是否满足条件
  2. 判断左子树是否是二叉搜索树,且此时最大值应该小于root.val,所以取值范围为(-inf,root.val]
  3. 判断右子树是否是二叉搜索树,且此时最小值应该大于root.val,所以取值范围为[root.val,inf)
  4. 对于2,3采取递归遍历

且注意判断root是否为空

class Solution:
    def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode], left=-inf, right=inf) -> bool:
        if root is None:
            return True
        x = root.val
        return left < x < right and \
               self.isValidBST(root.left, left, x) and \
               self.isValidBST(root.right, x, right)

方法二:中序遍历——先判断,再递归

中序遍历即先遍历左节点、根节点,最后遍历右节点
且中序遍历下二叉搜索树应该为递增数组,所以我们直接判断当前节点值是否大于上一个遍历的节点值pre
其实这也等价于约束节点的范围,在中序遍历时只需要修改最小值,即取值范围是(pre,inf)

  1. 判断左子树是否是二叉搜索树,且记录左子树最后一个被遍历的节点值为pre,也是左子树的最大值
  2. 比较当前节点指是否大于pre,即取值范围是(pre,inf),
  3. 判断右子树是否是二叉搜索树
  4. 对于1,3采取递归遍历
class Solution:
    pre = -inf
    def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:
        if root is None:
            return True
        if not self.isValidBST(root.left):
            return False
        if root.val<=self.pre:
            return False
        self.pre = root.val
        return self.isValidBST(root.right)
        

方法三:后序遍历——先递归,在判断

后序遍历即先遍历左节点、右节点,最后遍历根节点
后序遍历也可以传递节点的范围,不过是从叶子节点向根节点传递,根节点需要大于左子树的最大值,小于右子树的最小值。
在这里插入图片描述

  1. 如果当今节点为null空节点,则返回(inf,-inf),因为任何值都会小于inf,任何值都会大于-inf,这样就不会影响到树的最大最小值的取值,可以仔细体会。
  2. 遍历左子树,且返回左子树的最小值l_min与最大值l_max
  3. 遍历右子树,且返回右子树的最小值r_min与最大值r_max
  4. 比较当前节点的值,若取值位于(l_max ,r_min),则更新最小值与最大值并返回即min(l_min, x), max(r_max, x)。若取值不在范围内,则表示不是二叉搜索树,此时我们返回正常情况不会返回的(-inf,inf)来表示False
  5. 比较返回值是否是正常值,这等价与判断是否等于inf无穷即非正常值,若等于inf则返回False,若不等于inf则返回True
class Solution:
    def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:
        def dfs(node: Optional[TreeNode]) -> Tuple:
            if node is None:
                return inf, -inf
            l_min, l_max = dfs(node.left)
            r_min, r_max = dfs(node.right)
            x = node.val
            # 也可以在递归完左子树之后立刻判断,如果不是二叉搜索树,就不用递归右子树了
            if x <= l_max or x >= r_min:
                return -inf, inf#返回无穷表示为False,不满足搜索树
            return min(l_min, x), max(r_max, x)
        return dfs(root)[1] != inf

总结:

前序遍历在某些数据下不需要递归到边界(base case)就能返回,而另外两种需要递归到至少一个边界,从这个角度上来说它是最快的。
中序遍历很好地利用到了二叉搜索树的性质,使用到的变量最少。
后序遍历的思想是最通用的,即自底向上计算子问题的过程。想要学好动态规划的话,请务必掌握这个思想。
且由以上示例代码都可以看出,在代码书写时要定义内部匿名函数dfs,不然可能会由于LeetCode判断问题影响结果

算法练习一:LeetCode230. 二叉搜索树中第K小的元素

给定一个二叉搜索树的根节点 root ,和一个整数 k ,请你设计一个算法查找其中第 k 个最小元素(从 1 开始计数)。在这里插入图片描述

利用特性中序遍历下二叉搜索树应该为递增数组
本题可以采用中序遍历,每次遍历时k–,当k为0时则表示当前结点为第k个结点,则令ans等于该值

func kthSmallest(root *TreeNode, k int) int {
    var ans int
    var dfs func(node *TreeNode) 
    dfs=func(node *TreeNode) {
        if node==nil{
            return 
        }
        dfs(node.Left)
        k--
        if k==0{
            ans=node.Val
        }
        dfs(node.Right)
    }
    dfs(root)
    return ans
}

算法练习二:LeetCode501. 二叉搜索树中的众数

给你一个含重复值的二叉搜索树(BST)的根节点 root ,找出并返回 BST 中的所有 众数(即,出现频率最高的元素)。如果树中有不止一个众数,可以按 任意顺序 返回。
在这里插入图片描述

利用特性中序遍历下二叉搜索树应该为递增数组
本题可以采用中序遍历,将遍历节点与前一个节点比较,然后使用变量cur,max来记录当前节点与最多节点,且注意要定义匿名函数解决。

func findMode(root *TreeNode) []int {
    var (
        ans []int
        pre, cur, max int
        dfs func(*TreeNode)
    )
    dfs = func(node *TreeNode) {
        if node == nil {
            return
        }
        dfs(node.Left)
        if node.Val == pre {
            cur++
        } else {
            cur = 1
        }
        if cur > max {
            max = cur
            ans = []int{node.Val}
        } else if cur == max {
            ans = append(ans, node.Val)
        }
        pre = node.Val
        dfs(node.Right)
    }
    dfs(root)
    return ans
}

算法练习三:LeetCode530. 二叉搜索树的最小绝对差

给你一个二叉搜索树的根节点 root ,返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。差值是一个正数,其数值等于两值之差的绝对值。在这里插入图片描述

利用特性中序遍历下二叉搜索树应该为递增数组
本题可以采用中序遍历,将遍历节点与前一个节点比较,然后使用变量pre,min来记录前一个结点节点值与当前最小差值,并定义匿名函数解决。

func getMinimumDifference(root *TreeNode) int {
    min, pre := math.MaxInt64, -1
    var dfs func(node *TreeNode)
    dfs=func(node *TreeNode){
    if node==nil{
        return 
    }
    dfs(node.Left)
    sub:=node.Val-pre
    if sub<min&&pre!=-1{
        min=sub
    }
    pre=node.Val
    dfs(node.Right)
}
    dfs(root)
    return min
}

算法练习四:LeetCode700. 二叉搜索树中的搜索

给定二叉搜索树(BST)的根节点 root 和一个整数值 val。你需要在 BST 中找到节点值等于 val 的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在,则返回 null。在这里插入图片描述

若 root 为空则返回空节点;
若 val=root.val,则返回 \textit{root}root;
若val<root.val,递归左子树;
若 val>root.val,递归右子树。

func searchBST(root *TreeNode, val int) *TreeNode {
    if root == nil {
        return nil
    }
    if val == root.Val {
        return root
    }
    if val < root.Val {
        return searchBST(root.Left, val)
    }
    return searchBST(root.Right, val)
}

算法进阶一:LeetCode236. 二叉树的最近公共祖先

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。在这里插入图片描述

本题可以使用分类讨论,如下图所示,定义函数dfs()返回当前结点node的子树是否找到p或q,有以下情况
在这里插入图片描述

func lowestCommonAncestor(root, p, q *TreeNode) *TreeNode {
	return dfs(root,p,q)
}
func dfs(node, p, q *TreeNode) *TreeNode{
    if node == nil || node == p || node == q {
		return node
	}
	left := dfs(node.Left, p, q)
	right := dfs(node.Right, p, q)
	if left != nil && right != nil {
		return node
	}
	if left != nil {
		return left
	}
	return right
}

算法进阶二:LeetCode236. 二叉树的最近公共祖先

给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。
在这里插入图片描述

本题与上题一样,只不过在判断p,q的位置时可以利用线索二叉树值的大小性质来判断
在这里插入图片描述

func lowestCommonAncestor(root, p, q *TreeNode) *TreeNode {
	return dfs(root,p,q)
}
func dfs(node, p, q *TreeNode) *TreeNode{
    if node == nil || node == p || node == q {
		return node
	}
	if node.Val>p.Val&&node.Val>q.Val{
        return dfs(node.Left,p,q)
    }else if node.Val<p.Val&&node.Val<q.Val{
        return dfs(node.Right,p,q)
    }
    return node
}

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:/a/9441.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Shell脚本之免交互

一、Here Document免交互 1、 概念 Here Document使用I/O重定向的方式将命令列表提供给交互式程序或命令&#xff0c;比如 ftp、cat 或 read 命令。 是标准输入的一种替代品可以帮助脚本开发人员不必使用临时文件来构建输入信息&#xff0c;而是直接就地生产出一个"文件…

No.033<软考>《(高项)备考大全》【第17章】战略管理

【第17章】战略管理1 章节相关2 战略管理2.1 组织战略管理2.1 组织战略类型和层次2.1.1 组织事业战略类型2.1.2 组织事业战略类型2.1.3 组织完整的战略包括三个层次2.1.4 组织战略从层次分为组织层战略、事业层战略、职能层战略等2.1.5 平横计分卡2.1.6 项目组合管理3 练习题参…

Leetcode.111 二叉树的最小深度

题目链接 Leetcode.111 二叉树的最小深度 easy 题目描述 给定一个二叉树&#xff0c;找出其最小深度。 最小深度是从 根节点 到 最近叶子节点 的 最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [3,9,20,null,nul…

车载网络 - Autosar网络管理 - 网络管理简介

一、什么是CAN网络管理及它的作用 现在的车辆是由大量的ECU节点组成的&#xff0c;为了能使各ECU能够正确并及时地进行CAN通信&#xff0c;需要有一套机制来统一协调总线上各节点的休眠唤醒&#xff0c;这套机制就是CAN网络管理&#xff08;NM&#xff09;。 网络管理的目的是保…

项目2:后端管理员项目结构初始化

项目2&#xff1a;后端管理员项目结构初始化 1.创建数据库和表 2.初始化父项目 3.初始化项目模块 4.初始化core核心模块&#xff08;代码生成器&#xff09; 项目2&#xff1a;后端管理员项目结构初始化 1.创建表 创建数据库 编码使用utf-8 sql语句 /*Navicat Premium …

18_I.MX6ULL_I2C实验

目录 I2C简介 起始位 停止位 数据传输 应答信号 I2C写时序 I2C读时序 I2C多字节读写时序 相关寄存器 AP3216C简介 实验源码 I2C简介 I2C是最常用的通信接口,众多的传感器都会提供I2C接口来和主控相连,比如陀螺仪、加速度计、触摸屏等等。所以I2C是做嵌入式开发必须…

【高项】项目人力资源管理,沟通管理与干系人管理(十大管理)

【高项】项目人力资源管理&#xff0c;沟通管理与干系人管理&#xff08;十大管理&#xff09; 文章目录1、人力资源管理1.1 什么是人力资源管理&#xff1f;1.2 如何进行人力资源管理&#xff1f;&#xff08;过程&#xff09;1.3 人力资源管理工具1.4 人力资源管理文件2、沟通…

语雀笔记备份导出

参考: https://www.cnblogs.com/ssslinppp/p/17020303.htmlhttps://github.com/yuque/yuque-exporterhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/582287220https://www.yuque.com/duzh929/blog/ocffqghttps://www.yuque.com/hijiaobu/datalife/onf6sy#BKajf 现在需要超级管理员,若是没有超级…

【华为机试真题详解JAVA实现】—整数与IP地址间的转换

目录 一、题目描述 二、解题代码 一、题目描述 原理:ip地址的每段可以看成是一个0-255的整数,把每段拆分成一个二进制形式组合起来,然后把这个二进制数转变成 一个长整数。 举例:一个ip地址为10.0.3.193 每段数字 相对应的二进制数 10 000…

GDPU C语言 天码行空6

1. 数组顺序查找 ⭐ 语法题 #include<stdio.h>int main() {int n,x,i;int a[102];scanf("%d", &n);for (i 0; i < n; i){scanf("%d", &a[i]);}scanf("%d", &x);int idx -1;//记录x的最大下标int max 0;// 记录大于x的数…

如何写一个优质高效的网络项目实施方案?这篇文章值得收藏!

随着互联网技术的不断发展&#xff0c;网络项目的实施成为了许多企业和组织的重要任务。网络项目实施方案是指在进行网络项目实施时&#xff0c;为了保障项目的顺利进行&#xff0c;达到项目目标和交付要求&#xff0c;所制定的详细计划和操作指南。一个好的网络项目实施方案对…

Unity Game FrameWork—模块使用—对象池分析

官方说明&#xff1a;提供对象缓存池的功能&#xff0c;避免频繁地创建和销毁各种游戏对象&#xff0c;提高游戏性能。除了 Game Framework 自身使用了对象池&#xff0c;用户还可以很方便地创建和管理自己的对象池。 下图是Demo中用到的对象池&#xff0c;所有的实体以及UI都使…

C++11多线程:原子操作std::automic-用于多个线程之间共享的变量。

系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、std::automic二、使用步骤1.代码案例总结前言 原子操作std::automic的基本概念和用法。 一、std::automic std::atomic来代表原子操作&#xff0c;std::automic是个类模板。其实std::atomic这个东西是用来封装某个类型的值的。 1.1…

echarts tooltip文字太长换行

tooltip文字太长换行&#xff0c;设置了宽度也没有换行&#xff0c;加上一句&#xff1a; extraCssText: ‘max-width:300px; white-space:pre-wrap’, 没加之前是这样&#xff1a; 加上之后 extraCssText: ‘max-width:300px; white-space:pre-wrap’, tooltip: {trigger: &…

Mybatis(六)缓存

缓存是Mybatis中非常重要的特性&#xff0c;Mybatis的一级缓存基于SqlSession实现&#xff0c;二级缓存基于Mapper实现。 一、缓存的使用 一级缓存默认开启&#xff0c;Mybatis提供了一个配置参数localCacheScope来控制一级缓存的级别&#xff0c;该参数的取值可以是session、…

主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型研究【升级版本】(Matlab代码实现)

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

CesiumForUnreal实现多边形裁剪3dTileset效果

文章目录 1.实现目标2.实现过程3.原理浅析4.参考资料1.实现目标 基于CesiumForUnreal插件的Cartographic Polygon Actor在Runtime运行时环境下实现对地形3DTileset的多边形裁剪效果,GIF动图如下: 2.实现过程 在Editor中的具体操作过程可以参考CesiumForUnreal官方裁剪地形的…

小巧型温湿度传感器

小巧型温湿度传感器是一种小巧的温湿度传感器&#xff0c;其作用是测量周围环境的温度和湿度&#xff0c;以及确定这些数据是否处于合适的范围内。这种传感器已经被广泛应用于医疗、工业、家居、冷链运输等领域&#xff0c;成为现代工业中不可或缺的一部分。小巧型温湿度传感器…

前置知识——Linux网络虚拟化

Linux网络虚拟化 信息是如何通过网络传输被另一个程序接收到的&#xff1f; 我们讨论的虚拟化网络是狭义的&#xff0c;它指容器间网络。 好了&#xff0c;下面我们就从 Linux 下网络通信的协议栈模型&#xff0c;以及程序如何干涉在协议栈中流动的信息来开始了解吧。 Linux…

全能PDF:Pdfium.Net SDK 2023-03-18 Crack

Pdfium.Net SDK 是领先的 .Net 库&#xff0c;用于生成、操作和查看可移植文档格式的文件。我们提供高级 c# / VB.Net API&#xff0c;用于在 WEB 服务器或任何其他服务器系统上动态创建 pdf&#xff0c;并在现有桌面或 WEB 应用程序中实现“另存为 PDF”功能。 入门&#xff1…