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昨天讲的无论是递归还是迭代,都是深度优先遍历;
层序遍历则是广度优先遍历,一层一层的从左至右依次遍历,如图:
正如需要用栈这具有先进后出的数据结构来辅助进行深度优先遍历,同样需要另一种辅助数据结构来实现广度优先遍历;由于遍历的顺序是一层一层的从左至右,符合此条件的则是队列的先进先出;用队列实现方式则如下图所示:
下面这题可以说是母题一般的存在
具体代码实现如下:
/** * 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<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) { queue<TreeNode*> que;//定义队列来存放二叉树节点 vector<vector<int>> res;//定义二维数组来存放每一层的节点 if(root != NULL) que.push(root); else return res; while(!(que.empty())){//队列非空时,持续进行遍历操作,当队列为空的时候说明所有的节点元素均已弹出 int size = que.size(); vector<int> temp; while(size--){ TreeNode* node = que.front(); que.pop(); temp.push_back(node->val); if(node->left) que.push(node->left); if(node->right) que.push(node->right); } res.push_back(temp); } return res; } };
给定一个二叉树,返回其节点值自底向上的层次遍历。 (即按从叶子节点所在层到根节点所在的层,逐层从左向右遍历)
代码如下:
/** * 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<vector<int>> levelOrderBottom(TreeNode* root) { queue<TreeNode*> que; vector<vector<int>> res; if(root != NULL) que.push(root); else return res; while(!(que.empty())){ int size = que.size(); vector<int> temp; while(size--){ TreeNode* node = que.front(); que.pop(); temp.push_back(node->val); if(node->left) que.push(node->left); if(node->right) que.push(node->right); } res.push_back(temp); } reverse(res.begin(),res.end());//只需要添加reverse函数即可 return res; } };
给定一棵二叉树,想象自己站在它的右侧,按照从顶部到底部的顺序,返回从右侧所能看到的节点值。
代码如下:
/** * 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<int> rightSideView(TreeNode* root) { queue<TreeNode*> que; vector<int> res; if(root != NULL) que.push(root); else return res; while(!(que.empty())){ int size = que.size(); vector<int> temp; while(size--){ TreeNode* node = que.front(); que.pop(); temp.push_back(node->val); if(node->left) que.push(node->left); if(node->right) que.push(node->right); } int last = temp.back();//由于只看最右边的元素,所以是每层最右侧的节点元素 res.push_back(last); } return res; } };
给定一个非空二叉树, 返回一个由每层节点平均值组成的数组。
代码如下:
/** * 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: // double GetAverage(vector<int> vec){ // double sum = 0; // for(int i = 0; i < vec.size(); i++){ // sum = sum + vec[i]; // } // double ave = sum/vec.size(); // return ave; // }; vector<double> averageOfLevels(TreeNode* root) { queue<TreeNode*> que;//定义队列来存放二叉树节点 vector<double> res; if(root != NULL) que.push(root); else return res; while(!(que.empty())){//队列非空时,持续进行遍历操作,当队列为空的时候说明所有的节点元素均已弹出 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) que.push(node->left); if(node->right) que.push(node->right); } res.push_back(sum / size);//无须额外定义求平均值的函数,直接push_back即可 } return res; } };
给定一个 N 叉树,返回其节点值的层序遍历。 (即从左到右,逐层遍历)。
例如,给定一个 3叉树 :
返回其层序遍历:
[ [1], [3,2,4], [5,6] ]
代码如下:
/* // Definition for a Node. class Node { public: int val; vector<Node*> children;//此处修改了树节点的定义,每个节点下面可以有多个用数组存放的子节点 Node() {} Node(int _val) { val = _val; } Node(int _val, vector<Node*> _children) { val = _val; children = _children; } }; */ class Solution { public: vector<vector<int>> levelOrder(Node* root) { queue<Node*> que;//定义队列来存放二叉树节点 vector<vector<int>> res;//定义二维数组来存放每一层的节点 if(root != NULL) que.push(root); else return res; while(!(que.empty())){//队列非空时,持续进行遍历操作,当队列为空的时候说明所有的节点元素均已弹出 int size = que.size(); vector<int> temp; while(size--){ Node* node = que.front(); que.pop(); temp.push_back(node->val); for(int i = 0; i < node->children.size();i++){ if(node->children[i]) que.push(node->children[i]); } } res.push_back(temp); } return res; } };
您需要在二叉树的每一行中找到最大的值。
代码如下:
/** * 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<int> largestValues(TreeNode* root) { queue<TreeNode*> que;//定义队列来存放二叉树节点 vector<int> res; if(root != NULL) que.push(root); else return res; while(!(que.empty())){//队列非空时,持续进行遍历操作,当队列为空的时候说明所有的节点元素均已弹出 int size = que.size(); int MaxNum = INT_MIN;//取最小值进行比较,得到每一层的最大值 for(int i = 0; i < size; i++){ TreeNode* node = que.front(); que.pop(); MaxNum = MaxNum > node->val ? MaxNum : node->val; if(node->left) que.push(node->left); if(node->right) que.push(node->right); } res.push_back(MaxNum); } return res; } };
给定一个完美二叉树,其所有叶子节点都在同一层,每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下:
struct Node {
int val;
Node *left;
Node *right;
Node *next;
}
填充它的每个 next 指针,让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点,则将 next 指针设置为 NULL。
初始状态下,所有 next 指针都被设置为 NULL。
和之前不一样的是,这里的头节点需要特殊处理,提前取出来,其他所有的节点处理方式一样;
具体代码实现如下:
/* // Definition for a Node. class Node { public: int val; Node* left; Node* right; Node* next; Node() : val(0), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {} Node(int _val) : val(_val), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {} Node(int _val, Node* _left, Node* _right, Node* _next) : val(_val), left(_left), right(_right), next(_next) {} }; */ class Solution { public: Node* connect(Node* root) { queue<Node*> que; if(root != NULL) que.push(root); else return NULL; while(!(que.empty())){ int size = que.size(); Node* node; Node* nodePre; for(int i = 0;i < size; i++){ if(i == 0){//单独对根节点进行记录 nodePre = que.front(); que.pop(); node = nodePre; } else{ node = que.front(); que.pop(); nodePre->next = node;//nodePre是一个指向当前层级的前一个节点的指针 nodePre = nodePre->next; } if(node->left) que.push(node->left); if(node->right) que.push(node->right); } nodePre->next = NULL; } return root; } };
这道题,写的时候人麻了……
这能卡我半个小时的……
记录下来思维卡壳状态下的思路:
将当前节点node的next指针指向nodePre;
再将nodePre更新为当前节点node,即nodePre = nodePre->next;
但是这里为什么叫nodePre前一个节点???以例子为例的话第二次for循环处理以后,第一次得到的node是元素值为2的节点,那这个节点的前一个节点是什么?不应该没有东西吗?
很简单啊……
nodePre存放的地址不会因为else语句的结束而被清除,nodePre的声明在循环外面,这个nodePre实际起的作用是一个临时存储指针node_temp的作用;所以nodePre完成对第一个层内节点的存储以后,再次进入for循环的时候nodePre存储的就是第一个层内节点,这样就能够实现左右节点相链接从而达到题目要求。
除了不是完美二叉树以外,和上道题思路代码都是一致,不再赘述。
给定一个二叉树,找出其最大深度。
二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],
返回它的最大深度 3
很简单的题,深度优先遍历,depth++:
class Solution{ public: int maxDepth(TreeNode* root) { queue<TreeNode*> que; int depth = 0; if(root == NULL) return 0; que.push(root); while(!(que.empty())){ int size = que.size(); depth++; // 记录深度 for (int i = 0; i < size; i++) { TreeNode* node = que.front(); que.pop(); if (node->left) que.push(node->left); if (node->right) que.push(node->right); } } return depth; } };
给定一个二叉树,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:
输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:2
一样的思路,但是返回条件不同,最大深度是所有的节点的叶节点均为空的时候返回;而最小深度是再第一次遍历到叶节点均为空的时候就直接return;
class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if (root == NULL) return 0; int depth = 0; queue<TreeNode*> que; que.push(root); while(!que.empty()) { int size = que.size(); depth++; // 记录最小深度 for (int i = 0; i < size; i++) { TreeNode* node = que.front(); que.pop(); if (node->left) que.push(node->left); if (node->right) que.push(node->right); if (!node->left && !node->right) { // 当左右孩子都为空的时候,说明是最低点的一层了,退出 return depth; } } } return depth; } };
搞清楚自己代码实现的逻辑底层是什么!
先用递归实现:
1.确定递归函数的返回值和参数:TreeNode* ReverseTree(TreeNode* root){};
2.确定遍历终止条件:if(root == NULL) return root;
3.确认单层递归逻辑:
前序遍历:中左右;
处理逻辑:swap(root->left,root->right)//此处root指的是遍历的每一个节点,不是根节点
即:
class Solution {
public:
TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return root;
swap(root->left, root->right); // 中
invertTree(root->left); // 左
invertTree(root->right); // 右
return root;
}
};
后序遍历:左右中;
class Solution {
public:
TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return root;
invertTree(root->left); // 左
invertTree(root->right); // 右
swap(root->left, root->right); // 中
return root;
}
};
中序呢,左中右行吗?
可以实现类似于中序的写法,但是实际操作是“左中左”;
class Solution {
public:
TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return root;
invertTree(root->left); // 左
swap(root->left, root->right); // 中
invertTree(root->left); // 左
return root;
}
};
其余的写法明天再补吧,今天有点累了;
给你一个二叉树的根节点 root
, 检查它是否轴对称。
示例 1:
输入:root = [1,2,2,3,4,4,3]
输出:true
示例 2:
输入:root = [1,2,2,null,3,null,3]
输出:false
还是确定遍历顺序,不要稀里糊涂!
由于这道题需要不断对比左右孩子的信息返回给上一个节点,才能知道左右节点是否是相互翻转的;
只有后序遍历,才能将左右孩子的信息返回回上一层;
1.确认递归函数类型和返回值:bool compare(TreeNode* left , TreeNode* right);
2.确定终止条件:
要么左子树为空,右子树不为空 return false;
要么右子树为空,左子树不为空 return false;
要么左右都不为空 return true;
要么左右都不为空但不等 return false;
要么左右都不为空且相等 执行第三步单层递归逻辑;
3.单层递归逻辑:
我们需要对左子树和右子树的子节点进行比较:外侧和内侧
bool outside = compare(left->left , right->right); //左子树:左 右子树:右
bool inside = compare(left->right , right->left); //左子树:右 右子树:左
bool res = outside && inside; //左子树:中 右子树:中
则可以得到递归函数:
bool compare(TreeNode* left, TreeNode* right) {
// 首先排除空节点的情况
if (left == NULL && right != NULL) return false;
else if (left != NULL && right == NULL) return false;
else if (left == NULL && right == NULL) return true;
// 排除了空节点,再排除数值不相同的情况
else if (left->val != right->val) return false;
// 此时就是:左右节点都不为空,且数值相同的情况
// 此时才做递归,做下一层的判断
bool outside = compare(left->left, right->right); // 左子树:左、 右子树:右
bool inside = compare(left->right, right->left); // 左子树:右、 右子树:左
bool isSame = outside && inside; // 左子树:中、 右子树:中 (逻辑处理)
return isSame;
}
整体代码如下:
/** * 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: bool compare(TreeNode* left, TreeNode* right) { // 首先排除空节点的情况 if (left == NULL && right != NULL) return false; else if (left != NULL && right == NULL) return false; else if (left == NULL && right == NULL) return true; // 排除了空节点,再排除数值不相同的情况 else if (left->val != right->val) return false; // 此时就是:左右节点都不为空,且数值相同的情况 // 此时才做递归,做下一层的判断 bool outside = compare(left->left, right->right); // 左子树:左、 右子树:右 bool inside = compare(left->right, right->left); // 左子树:右、 右子树:左 bool isSame = outside && inside; // 左子树:中、 右子树:中 (逻辑处理) return isSame; } bool isSymmetric(TreeNode* root) { if(root == NULL) return false; bool res = compare(root->left,root->right); return res; } };
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