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  • 【广度优先搜索】leetcode 637. 二叉树的层平均值


    637. 二叉树的层平均值

    文章目录

    • 题目描述
      • 示例1:
      • 示例2:
      • 提示
    • 方法:广度优先搜索
      • 解题思路
      • 代码
      • 复杂度分析

    题目描述

    给定一个非空二叉树的根节点 r o o t root root , 以数组的形式返回每一层节点的平均值。与实际答案相差 1 0 − 5 10^{-5} 10−5 以内的答案可以被接受。

    示例1:

    在这里插入图片描述

    输入: root = [3,9,20,null,null,15,7]
    输出: [3.00000,14.50000,11.00000]
    解释: 第 0 层的平均值为 3,第 1 层的平均值为 14.5,第 2 层的平均值为 11 。因此返回 [3, 14.5, 11] 。

    示例2:

    在这里插入图片描述

    输入: root = [3,9,20,15,7]
    输出: [3.00000,14.50000,11.00000]

    提示

    • 树中节点数量在 [ 1 , 1 0 4 ] 范围内 树中节点数量在 [1, 10^4] 范围内 树中节点数量在[1,104]范围内
    • − 2 31 < = N o d e . v a l < = 2 31 − 1 -2^{31} <= Node.val <= 2^{31} - 1 −231<=Node.val<=231−1

    方法:广度优先搜索

    解题思路

    广度优先遍历是按层层推进的方式,遍历每一层的节点。广度优先需要用队列作为辅助结构,我们先将根节点放到队列中,然后不断遍历队列。

    首先拿出根节点,如果左子树/右子树不为空,就将他们放入队列中。第一遍处理完后,根节点已经从队列中拿走了,而根节点的两个孩子已放入队列中了,现在队列中就有两个节点 9 和 20。

    第二次处理,会将 9 和 20 这两个节点从队列中拿走,然后再将 9 和 20 的子节点放入队列中,现在队列中就有两个节点 15,7。

    我们把每层遍历到的节点的值进行求和,然后 / s i z e /size /size 都放入到一个结果集中,最后返回这个结果集就可以了。

    代码

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * struct TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode *left;
     *     TreeNode *right;
     *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
     *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
     *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
     * };
     */
    class Solution {
    public:
        vector<double> averageOfLevels(TreeNode* root) {
            queue<TreeNode*> que;
            if(root != NULL)    que.push(root);
            vector<double> result;
            while(!que.empty()) {
                int size = que.size(); 
                double sum = 0;
                for(int i = 0; i < size; i++) {
                    TreeNode* node = que.front();
                    que.pop();
                    sum += node->val;
                    if(node->left != NULL)  que.push(node->left);
                    if(node->right != NULL) que.push(node->right);
                }
                result.push_back(sum / size);
            }
            return result;
        }
    };
    
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    复杂度分析

    • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)。
    • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)。
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/lele_ne/article/details/126450030
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