【Py/Java/C++三种语言详解】LeetCode每日一题240207【二叉树BFS】LeetCode2641、二叉树的堂兄弟节点II

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  • 解题思路
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题目链接

LeetCode2641、二叉树的堂兄弟节点II

题目描述

给你一棵二叉树的根 root ,请你将每个节点的值替换成该节点的所有 堂兄弟节点值的和

如果两个节点在树中有相同的深度且它们的父节点不同,那么它们互为 堂兄弟

请你返回修改值之后,树的根 root

注意,一个节点的深度指的是从树根节点到这个节点经过的边数。

示例 1

  • 输入

在这里插入图片描述

root = [5,4,9,1,10,null,7]
输出:[0,0,0,7,7,null,11]
解释:上图展示了初始的二叉树和修改每个节点的值之后的二叉树。 值为 5 的节点没有堂兄弟,所以值修改为 0 。 值为 4 的节点没有堂兄弟,所以值修改为 0 。 值为 9 的节点没有堂兄弟,所以值修改为 0 。 值为 1 的节点有一个堂兄弟,值为 7 ,所以值修改为 7 。 值为 10 的节点有一个堂兄弟,值为 7 ,所以值修改为 7 。 值为 7 的节点有两个堂兄弟,值分别为 1 和 10 ,所以值修改为 11 。

示例 2

在这里插入图片描述

  • 输入:root = [3,1,2]
  • 输出:[0,0,0]
  • 解释:上图展示了初始的二叉树和修改每个节点的值之后的二叉树。 值为 3 的节点没有堂兄弟,所以值修改为 0 。 值为 1 的节点没有堂兄弟,所以值修改为 0 。 值为 2 的节点没有堂兄弟,所以值修改为 0 。

提示

  • 树中节点数目的范围是 [1, 10(5)]
  • 1 <= Node.val <= 10(4)

解题思路

需要考虑到相同层的其他节点的值,很容易想到使用BFS来完成。

本题难点在于,如何高效地将某个节点的所有堂兄弟节点之和cousin_sum算出来。

假设某一层的所有节点和cur_level_sum已知,某个节点node的和其同一个父节点的兄弟的节点和bro_sum已知,那么存在cousin_sum = cur_level_sum - bro_sum成立。可以将node的值修改为cousin_sum

那么问题进一步退化,在BFS过程中,某一个节点node出队时,如何已知cur_level_sumbro_sum

由于在BFS的过程中,每一个节点都会考虑其子节点,显然其子节点的值的和child_sum也是可以迅速算到的。即

child_sum = 0
child_sum += node.left.val  if node.left  else 0
child_sum += node.right.val if node.right else 0    

当node的子节点node.leftnode.right入队时,我们可以将nodechild_sum和子节点一起存入队列中,那么当子节点node.leftnode.right出队时,nodechild_sum就是子节点node.leftnode.rightbro_sum了。

cur_level_sum的计算也是类似的。在某一层节点出队的时候,下一层的总和nxt_level_sum由当前层的所有节点的所有子节点的值求和获得,即可以将所有nodechild_sum叠加得到。那么在遍历到下一层的时候,下一层的cur_level_sum就是上一层的nxt_level_sum了。

上述过程就可以用一次遍历完成node的值的修改了。

代码

Python

# 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 replaceValueInTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:q = deque()q.append([root, root.val])nxt_level_sum = root.valwhile q:cur_level_sum = nxt_level_sumnxt_level_sum = 0q_size = len(q)for _ in range(q_size):# 弹出节点node以及node的兄弟节点和bro_sumnode, bro_sum = q.popleft()# 当前层的和减去node的兄弟和bro_sum,为node的堂兄弟节点和cousin_sumcousin_sum = cur_level_sum - bro_sum# 将node的值修改为cousin_sumnode.val = cousin_sum# 初始化node的孩子节点的和为child_sumchild_sum = 0# 如果左孩子/右孩子存在,则更新child_sumchild_sum += node.left.val  if node.left  else 0child_sum += node.right.val if node.right else 0     # 如果左孩子/右孩子存在,则将子节点和child_sum存入队列中# 对于孩子节点node.left或node.right而言,child_sum是他们的兄弟节点和if node.left:q.append([node.left, child_sum])if node.right:q.append([node.right, child_sum])# 更新下一层的节点和nxt_level_sumnxt_level_sum += child_sum      return root           

Java

class Solution {public TreeNode replaceValueInTree(TreeNode root) {if (root == null) return null;Queue<Pair<Integer, TreeNode>> q = new ArrayDeque<>();q.offer(new Pair<>(root.val, root));int nextLevelSum = root.val;int currentLevelSum = 0;while (!q.isEmpty()) {currentLevelSum = nextLevelSum;nextLevelSum = 0;int size = q.size();for (int i = 0; i < size; ++i) {Pair<Integer, TreeNode> pair = q.poll();int siblingSum = pair.getKey();TreeNode node = pair.getValue();int childSum = 0;node.val = currentLevelSum - siblingSum;if (node.left != null) childSum += node.left.val;if (node.right != null) childSum += node.right.val;if (node.left != null) q.offer(new Pair<>(childSum, node.left));if (node.right != null) q.offer(new Pair<>(childSum, node.right));nextLevelSum += childSum;}}return root;}
}

C++

class Solution {
public:TreeNode* replaceValueInTree(TreeNode* root) {if (root == nullptr) return nullptr;queue<pair<int, TreeNode*>> q;q.push({root->val, root});int nextLevelSum = root->val;int currentLevelSum = 0;while (!q.empty()) {currentLevelSum = nextLevelSum;nextLevelSum = 0;int size = q.size();for (int i = 0; i < size; ++i) {auto [siblingSum, node] = q.front();q.pop();int childSum = 0;node->val = currentLevelSum - siblingSum;if (node->left != nullptr) childSum += node->left->val;if (node->right != nullptr) childSum += node->right->val;if (node->left != nullptr) q.push({childSum, node->left});if (node->right != nullptr) q.push({childSum, node->right});nextLevelSum += childSum;}}return root;}
};

时空复杂度

时间复杂度:O(N)

空间复杂度:O(N)


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