算法学习——LeetCode力扣二叉树篇3

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇3

在这里插入图片描述

116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针

116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 - 力扣(LeetCode)

描述

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。

示例

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:root = [1,2,3,4,5,6,7]
输出:[1,#,2,3,#,4,5,6,7,#]
解释:给定二叉树如图 A 所示,你的函数应该填充它的每个 next 指针,以指向其下一个右侧节点,如图 B 所示。序列化的输出按层序遍历排列,同一层节点由 next 指针连接,‘#’ 标志着每一层的结束。

示例 2:

输入:root = []
输出:[]

提示

  • 树中节点的数量在 [0, 212 - 1] 范围内
  • -1000 <= node.val <= 1000

进阶

  • 你只能使用常量级额外空间。
  • 使用递归解题也符合要求,本题中递归程序占用的栈空间不算做额外的空间复杂度。

代码解析

/*
// 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) {Node* result;Node*  node ; //迭代节点queue<Node* > my_que; //队列if(root == nullptr) return root;else // 根节点进队列{my_que.push(root);}while(my_que.empty() != 1){int size = my_que.size(); for(int i=0 ; i<size ; i++) {node = my_que.front(); //该层级的点弹出放入数组my_que.pop();if(i<size-1)//如果该节点不是该层次的最后一个,next指针连接下一个{node->next = my_que.front();}else//该节点是该层次的最后一个,next连接空{node->next = nullptr;}//每一个弹出点的下一个层级左右节点压入队列if(node->left != nullptr)    my_que.push(node->left);if(node->right != nullptr)   my_que.push(node->right);}}return root;}
};

117. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 II

117. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 II - 力扣(LeetCode)

描述

给定一个二叉树:

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 。

示例

示例 1:
在这里插入图片描述

输入:root = [1,2,3,4,5,null,7]
输出:[1,#,2,3,#,4,5,7,#]
解释:给定二叉树如图 A 所示,你的函数应该填充它的每个 next 指针,以指向其下一个右侧节点,如图 B 所示。序列化输出按层序遍历顺序(由 next 指针连接),‘#’ 表示每层的末尾。

示例 2:

输入:root = []
输出:[]

提示

树中的节点数在范围 [0, 6000] 内
-100 <= Node.val <= 100

进阶

  • 你只能使用常量级额外空间。
  • 使用递归解题也符合要求,本题中递归程序的隐式栈空间不计入额外空间复杂度。

代码解析

/*
// 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*> my_que;  if( root == nullptr ) return root;else my_que.push(root);while(my_que.size() != 0){int size = my_que.size();for(int i=0 ; i<size ;i++){Node* tmp_node = my_que.front();my_que.pop();if(i == size-1) tmp_node->next = nullptr;else tmp_node->next = my_que.front();if(tmp_node->left != nullptr) my_que.push(tmp_node->left);if(tmp_node->right != nullptr) my_que.push(tmp_node->right);}}return root;}
};

104. 二叉树的最大深度

104. 二叉树的最大深度 - 力扣(LeetCode)

描述

给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。

二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

示例

示例 1:

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:3

示例 2:

输入:root = [1,null,2]
输出:2

提示

  • 树中节点的数量在 [0, 104] 区间内。
  • -100 <= Node.val <= 100

代码解析

层次遍历
/*** 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:int maxDepth(TreeNode* root) {TreeNode* node ; //迭代节点queue<TreeNode*> my_que; //队列int result = 0;if(root == nullptr) return result;else // 根节点进队列{my_que.push(root);}while(my_que.empty() != 1){int size = my_que.size();result +=1;//计算层级数量for(int i=0 ; i<size ; i++) {node = my_que.front(); //该层级的点弹出放入数组my_que.pop();//每一个弹出点的下一个层级左右节点压入队列if(node->left != nullptr)    my_que.push(node->left);if(node->right != nullptr)   my_que.push(node->right);}}return result;}
};
递归遍历
/*** 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:int getdepth(TreeNode* root){if(root==nullptr) return 0;int left_depth = getdepth(root->left);int right_depth = getdepth(root->right);return 1+max(left_depth , right_depth);}int maxDepth(TreeNode* root) {if(root == nullptr) return 0;return getdepth(root);}
};

111. 二叉树的最小深度

111. 二叉树的最小深度 - 力扣(LeetCode)

描述

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

示例 1:

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:2
示例 2:

输入:root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6]
输出:5

提示

  • 树中节点数的范围在 [0, 105] 内
  • -1000 <= Node.val <= 1000

代码解析

层次遍历
/*** 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:int minDepth(TreeNode* root) {TreeNode* node ; //迭代节点queue<TreeNode*> my_que; //队列int result = 0;vector<int> min_num;if(root == nullptr) return result;else // 根节点进队列{my_que.push(root);}while(my_que.empty() != 1){int size = my_que.size();result +=1;for(int i=0 ; i<size ; i++) {node = my_que.front(); //该层级的点弹出放入数组my_que.pop();// cout<<node->val<<' '<<node->left<<' '<<node->right<<endl;//每一个弹出点的下一个层级左右节点压入队列if(node->left != nullptr)    my_que.push(node->left);if(node->right != nullptr)   my_que.push(node->right);//找到叶子节点if(node->left == nullptr && node->right == nullptr)  min_num.push_back(result);}}//排序找到叶子节点所在最小层sort(min_num.begin(),min_num.end());return min_num[0];}
};
递归法
/*** 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:int getdepth(TreeNode* cur){if(cur == nullptr) return 0;int right_depth , left_depth;//左子树为空,直接测量右子树if(cur->left == nullptr && cur->right != nullptr){right_depth = getdepth(cur->right);return 1 + right_depth;}else if(cur->left != nullptr && cur->right == nullptr) //右子树为空,直接测量左子树{left_depth = getdepth(cur->left);return 1 + left_depth;}else//左右子树都为空或都不为空,左右子树均测量,返回最小值{left_depth = getdepth(cur->left);right_depth = getdepth(cur->right);return 1 +  min(left_depth,right_depth);}}int minDepth(TreeNode* root) {if(root == nullptr) return 0;return getdepth(root);}
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/678251.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

「C++ 类和对象篇 11」explicit关键字

目录 〇、构造函数还具有类型转换的作用 一、explicit关键字是什么&#xff1f; 二、为什么需要explicit关键字&#xff1f; 三、怎么使用explicit关键字&#xff1f; 【总结】 〇、构造函数还具有类型转换的作用 构造函数不仅可以构造与初始化对象&#xff0c;对于只有一个参…

ChatGpt报错:Your authentication token is no longer valid解决办法

今天打开ChatGpt突然提示Oops&#xff01;,Your authentication token is no longer valid.&#xff0c;之前还好好的&#xff0c;环境也没变啊&#xff0c;结果弄了好久终于解决&#xff0c;于是记录一下解决过程&#xff0c;顺便总结一下关于OpenAI各种报错的解决办法。 完整…

【linux温故】linux调度机制

假如你是设计者&#xff0c;你会设计怎样的调度机制呢&#xff1f; 时间片 最简单的&#xff0c;小学生都能想出来的一种&#xff0c;每个 ready task&#xff0c;按照一个固定的时间片轮流执行。 大家不要抢&#xff0c;挨个儿排队执行。执行完时间片&#xff0c;就排在后面…

漫漫数学之旅017

文章目录 经典格言数学习题古今评注名人小传&#xff08;一&#xff09;亚当斯密&#xff08;二&#xff09;J理查德高特三世 经典格言 科学是热情与迷信之毒的最佳解毒剂。——亚当斯密&#xff08;Adam Smith&#xff09; 咳咳&#xff0c;各位看官&#xff0c;且听我用轻松…

【HTTP】localhost和127.0.0.1的区别是什么?

目录 localhost是什么呢&#xff1f; 从域名到程序 localhost和127.0.0.1的区别是什么&#xff1f; 域名的等级划分 多网站共用一个IP和端口 私有IP地址 IPv6 今天在网上逛的时候看到一个问题&#xff0c;没想到大家讨论的很热烈&#xff0c;就是标题中这个&#xff1a; …

吹响AI PC号角!微软在Windows中不断增加“Copilot含量”

2024&#xff0c;会是AI PC元年吗&#xff1f;至少微软正在往这个方向努力。 本周&#xff0c;微软开始在Windows中测试Copilot的“新体验”&#xff0c;其中包括任务栏中的Copilot图标&#xff0c;当用户复制文本或图片时&#xff0c;Copilot操作菜单就会自动出现。 有媒体在…

Zotero常用插件分享

Zotero有着强大的文献管理功能&#xff0c;之前也对其进行过简要介绍&#xff08;Zotero——一款文献管理工具&#xff09;&#xff0c;而安装一些必要的插件则可以使其如虎添翼&#xff0c;今天一起来探索一下一些实用的插件吧&#xff01;&#xff08;排名不分先后&#xff0…

肯尼斯·里科《C和指针》第12章 使用结构和指针(2)双链表

12.3 双链表 单链表的替代方案就是双链表。在一个双链表中&#xff0c;每个节点都包含两个指针——指向前一个节点的指针和指向后一个节点的指针。这可以使我们以任何方向遍历双链表&#xff0c;甚至可以随意在双链表中访问。下面的图展示了一个双链表。 下面是节点类型的声明&…

java设计模式- 建造者模式

一 需求以及实现方式 1.1 需求描述 我们要创建一个表示汽车的复杂对象&#xff0c;汽车包含发动机、轮胎和座椅等部分。用传统方式创建&#xff0c;代码如下 1.2 传统实现方式 1.抽象类 public abstract class BuildCarAbstaract {//引擎public abstract void buildEng…

python健身房管理系统 django健身课程预约系统

系统所要实现的功能分析&#xff0c;对于现在网络方便的管理&#xff0c;系统要实现用户可以直接在平台上进行查看首页、健身课程、留言板、个人中心、后台管理等&#xff0c;根据自己的需求可以进行查看健身课程&#xff0c;这样既能节省用户的时间&#xff0c;不用在像传统的…

二、数据结构

链表 单链表 https://www.acwing.com/problem/content/828/ #include<iostream> using namespace std; const int N 1e5 10; //head:头节点的指向 e[i]:当前节点i的值 ne[i]:当前节点i的next指针 idx:当前存储的点 int head, e[N], ne[N], idx;//初始化 void i…

antdpro框架npm install 报错,切换tyarn安装成功。

报错日志 有时间补 当前版本 解决办法 进入工作目录 安装官方推荐的tyarn工具&#xff1a;npm install yarn tyarn -g 进行依赖安装&#xff1a;tyarn 启动项目 &#xff1a;tyarn start 注意&#xff1a; 技术迭代较快&#xff0c;建议查询官网后实践&#xff0c;以上作为…

Hive-架构与设计

架构与设计 一、背景和起源二、框架概述1.设计特点 三、架构图1.UI交互层2.Driver驱动层3.Compiler4.Metastore5.Execution Engine 四、执行流程1.发起请求2.获取执行计划3.获取元数据4.返回元数据5.返回执行计划6.运行执行计划7.运行结果获取 五、数据模型1.DataBase数据库2.T…

2024-02-11 Unity 编辑器开发之编辑器拓展2 —— 自定义窗口

文章目录 1 创建窗口类2 显示窗口3 窗口事件回调函数4 窗口中常用的生命周期函数5 编辑器窗口类中的常用成员6 小结 1 创建窗口类 ​ 当想为 Unity 拓展一个自定义窗口时&#xff0c;只需实现继承 EditorWindow 的类即可&#xff0c;并在该类的 OnGUI 函数中编写面板控件相关的…

python 基础知识点(蓝桥杯python科目个人复习计划36)

今日复习计划&#xff1a;DFS搜索基础 1.简介 搜索方法&#xff1a;穷举问题解空间部分&#xff08;所有情况&#xff09;&#xff0c;从而求出问题的解。 深度优先搜索&#xff1a;本质上是暴力枚举 深度优先&#xff1a;尽可能一条路走到底&#xff0c;走不了再回退。 2…

CTF-PWN-沙箱逃脱-【侧信道爆破】(2021-蓝帽杯初赛-slient)

文章目录 侧信道攻击测信道爆破2021-蓝帽杯初赛-slient先自己准备个flag检查沙箱IDA源码mainsub_A60() 相关知识size_t getpagesize(void)void *mmap(void *addr, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset);range(i,j)编写相关shellcode发现"的用法此时…

Nginx实战:3-日志按天分割

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 目录 前言 一、方式1&#xff1a;定时任务执行分割脚本 1.分割日志脚本 2.添加定时任务 二、方式2&#xff1a;logrotate配置分割 1.logrotate简单介绍 2.新增切割ngi…

互联网加竞赛 基于深度学习的视频多目标跟踪实现

文章目录 1 前言2 先上成果3 多目标跟踪的两种方法3.1 方法13.2 方法2 4 Tracking By Detecting的跟踪过程4.1 存在的问题4.2 基于轨迹预测的跟踪方式 5 训练代码6 最后 1 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 基于深度学习的视频多目标跟踪实现 …

k8s-深入理解Service(为Pod提供负载均衡和发现)

一、Service存在的意义 二、Service的定义和创建 Pod与Service的关系 Service的定义和创建 三、Service使用NodePort对外暴露应用 四种类型&#xff0c;常用的三种&#xff1a; 指定Service的NodePort端口 在实际生产中&#xff0c;k8s的集群不会直接暴露在公网中&#xff0c…

linux应用 进程间通信之信号量(System V)

1、定义 System V 信号量是一种用于进程间同步和互斥的机制&#xff0c;它是 System V IPC&#xff08;Inter-Process Communication&#xff0c;进程间通信&#xff09;机制的一部分。信号量通常用于控制对共享资源的访问&#xff0c;以避免竞争条件&#xff08;race conditi…