参考给中序和后序遍历看到树首先想到要用递归来解题。以这道题为例:如果一颗二叉树为{1,2,3,4,5,6,7},则中序遍历为{4,2,5,1,6,3,7},后序遍历为{4,5,2,6,7,3,1},我们可以反推回去。由于后序遍历的最后一个节点就是树的根。也就是root=1,然后我们在中序遍历中搜索1,可以看到中序遍历的第...
二叉树节点的深度:从上数第几层:指从根->该节点的最长简单路径边的条数。 二叉树节点的高度:从下数第几层:指从节点->叶子节点的最长简单路径边的条数。 leetcode144.二叉树的前序遍历 递归较容易,迭代即每次访问stack的top,把左右非空的压进去即可注意左右入栈顺序 leetcode145.二叉树的后序遍历 递归类似。
LeetCode Top100: 翻转二叉树(python) 给你一棵二叉树的根节点root,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。 示例1: 输入:root = [4,2,7,1,3,6,9]输出:[4,7,2,9,6,3,1] 示例2: 输入:root = [2,1,3]输出:[2,3,1] 示例3: 输入:root = []输出:[] 提示: 树中节点数目范围在[0, 100]内 ...
n 为节点所组成的二叉搜索树。 示例: 输入: 3 输出: [ [1,null,3,2], [3,2,null,1], [3,1,null,null,2], [2,1,3], [1,null,2,null,3] ] 解释: 以上的输出对应以下 5 种不同结构的二叉搜索树: 1 3 3 2 1 \ / / / \ \ 3 2 1 1 3 2 / / \ \ 2 1 2 3 思路 考虑...
下面是对应的 Python 代码实现,使用了一个简单的类来定义二叉树节点,以及一个递归函数来计算最大深度: class Solution: def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: if not root: return 0 else: # 计算左子树的最大深度 left_depth = self.maxDepth(root.left) # 计算右子树的最大深度 righ...
也就是说哈希表的总容量和树的总的节点数是同阶的。因此空间复杂度为 $O(N)$， 排序的复杂度大致为 $NlogN$，其中 N 为树的节点总数。代码 代码支持：Python，JS，CPP Python Code:class Solution(object): def verticalTraversal(self, root): seen = collections.defaultdict( lambda: collections...
这个题目虽然并不是完全二叉树的题目，但是却和完全二叉树很像，有借鉴完全二叉树的地方。代码 代码支持：JS，Python, Go JS Code：const serialize = (root) => { const queue = [root]; let res = []; while (queue.length) { const node = queue.shift(); if (node) { res.push(...
标签:树、二叉树 解法一: class Solution: def boundaryOfBinaryTree(self, root: TreeNode) -> List[int]: if not root: return [] # 寻找左边界 left = [] node = root if node.left: while node: left.append(node) if node.left:
时间复杂度:O(n),n 为二叉树节点的个数。每个节点被遍历一次空间复杂度:O(height),height 表示二叉树的高度。递归函数需要栈空间,而栈空间取决于递归的深度。1.2 平衡树110. 平衡二叉树(Easy)有了计算节点高度的函数,即可判断二叉树是否平衡。是平衡树的条件是当前左右子树的高度差小于等于 1,且左右子树分别是...