• 数据结构-树进阶刷题


    二叉树的进阶操作

    LeetCode 110. 平衡二叉树

    对获取树高的函数进行修改,在获取树高的函数中对平衡进行判断即可。

    # Definition for a binary tree node.
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
    #         self.val = val
    #         self.left = left
    #         self.right = right
    class Solution:
        def isBalanced(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:
            return self.get_help(root) != -1
        
        def get_help(self, root):
            if not root:
                return 0
            left = self.get_help(root.left)
            if left == -1:
                return -1
            right = self.get_help(root.right)
            if right == -1:
                return -1
            if abs(left - right) < 2:
                return max(left, right) + 1
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                return -1
    
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    LeetCode 112. 路径总和

    递归向下求值,每次减去当前结点的值,递归结束的条件是遇到叶子结点且刚
    好求得的值为 0。

    # Definition for a binary tree node.
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
    #         self.val = val
    #         self.left = left
    #         self.right = right
    class Solution:
        def hasPathSum(self, root: Optional[TreeNode], targetSum: int) -> bool:
            if not root:
                return False
            queue = collections.deque()
            queue.append([root, root.val])
            while queue:
                node, num = queue.popleft()
                if not node.left and not node.right  and num == targetSum:
                     return True 
                if node.left:
                    queue.append([node.left, num + node.left.val])
                
                if node.right:
                    queue.append([node.right, num + node.right.val])
            return False 
    
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    LeetCode 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树

    递归拆分。前序遍历的第一个结点是根结点,在中序遍历中找到该根结点的位
    置,区分出左右子树,再递归向下拆分左右子树即可。

    # Definition for a binary tree node.
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
    #         self.val = val
    #         self.left = left
    #         self.right = right
    class Solution:
        def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
            if not preorder or not inorder:
                return 
            root = TreeNode(preorder[0])
            index  = inorder.index(preorder[0]) # 找中序遍历根所在的位置
            root.left  = self.buildTree(preorder[1:index+1], inorder[:index])
            root.right = self.buildTree(preorder[index+1:],inorder[index+1:])
            return root
            
    
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    LeetCode 222. 完全二叉树的结点个数

    递归数左子树和右子树的结点,加上根结点即可。

    # Definition for a binary tree node.
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
    #         self.val = val
    #         self.left = left
    #         self.right = right
    class Solution:
        def countNodes(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
            if not root:
                return 0
            return self.countNodes(root.left) + self.countNodes(root.right) + 1
    
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    LeetCode 剑指 Offer 54. 二叉搜索树的第 k 大结点

    统计右子树的结点个数 cntr,递归处理即可。如果 k = cntr + 1,那么是根
    结点,如果 k ≤ cntr,那么在右子树中且是第 k 大,否则在左子树中且是第
    k − cntr − 1 大。

    # Definition for a binary tree node.
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, x):
    #         self.val = x
    #         self.left = None
    #         self.right = None
    
    class Solution:
        def kthLargest(self, root: TreeNode, k: int) -> int:
            if not root:
                return 
            self.count = 0
            self.data = 0
            def get_help(root):
                if not root:
                    return 
                get_help(root.right)
                self.count += 1
                if self.count == k:
                    self.data = root.val
                    return
                get_help(root.left)
                return 
            get_help(root)
            return self.data
    
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    LeetCode 剑指 Offer 26. 树的子结构

    先和根结点比较,再递归地和左右子树比较即可。

    # Definition for a binary tree node.
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, x):
    #         self.val = x
    #         self.left = None
    #         self.right = None
    
    class Solution:
        def get_help(self, A, B):
            if not B:
                return True 
            if not A:
                return False 
            if A.val != B.val:
                return False
            
            return self.get_help(A.left, B.left) and self.get_help(A.right, B.right)
        def isSubStructure(self, A: TreeNode, B: TreeNode) -> bool:
            if not A or not B:
                return False
            return self.get_help(A, B) or self.isSubStructure(A.left, B) or self.isSubStructure(A.right, B)
    
    
    
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    LeetCode 968. 监控二叉树

    dp 的第一维表示“父结点”是否放置摄像头,第二维表示“当前结点”是否放
    置摄像头。例如 dp[0][0] 表示父结点不放置摄像头,当前结点也不放置摄像头
    的情况下,覆盖整棵树所需要的最少摄像头数。
    对放置情况进行分情况讨论。以 dp[0][0] 为例,有:
    在这里插入图片描述
    这表示,父节点和当前结点都不放摄像头的情况下,所需要的最少摄像头数,需
    要取以下三种情况的最小值:
    (1) 左子树的父节点不放置摄像头 + 左子树自身放置摄像头 + 右子树的父节点
    不放置摄像头 + 右子树自身不放置摄像头
    (2) 左子树的父节点不放置摄像头 + 左子树自身不放置摄像头 + 右子树的父节
    点不放置摄像头 + 右子树自身放置摄像头
    (3) 左子树的父节点不放置摄像头 + 左子树

    LeetCode 662. 二叉树最大宽度

    按照完美二叉树的形式,对所有的结点进行编号。层序遍历后同一层内编号最
    大结点和最小编号结点的编号之差加一即为所求。

    # Definition for a binary tree node.
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
    #         self.val = val
    #         self.left = left
    #         self.right = right
    class Solution:
        def widthOfBinaryTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
            if not root:
                return 
            result = []
            item = []
            queue = collections.deque()
            queue.append([root, 1])
            while queue:
                tmp = []
                for _ in range(len(queue)):
                    node, index = queue.popleft()
                    tmp.append(index)
                    if node.left:
                        queue.append([node.left, index *2 ])
                    if node.right:
                        queue.append([node.right,index *2 + 1])
                result.append(tmp)
            for res in result:
                item.append(res[-1] - res[0] + 1)
            return max(item)
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44681349/article/details/126494553