代码随想录算法训练营 DAY 17 | 110.平衡二叉树 257.二叉树的所有路径 404.左叶子之和

110.平衡二叉树

平衡二叉树的定义：任何节点的左右子树高度差绝对值不超过1 空树也是AVL!
确定遍历顺序：

求高度用后序，求深度用前序。（取决于需不需要从下往上返回结果）

先判断它是不是平衡二叉树如果是就返回如果不是就记录一下它的最大高度。

递归函数

递归函数参数和返回值

int getHeight(TreeNode node)

确定递归终止条件

如果发现左子树和右子树高度差大于1了，我们直接return -1，告诉上一层已经不是AVL树了

if(node == null) return 0;

单层递归逻辑

后序遍历：左右中

leftHeight = getHeight(node.left); //左
if(leftHeight == -1) return -1;
leftRight = getHeight(node.right); //右
if(rightHeight == -1) return -1;
//能进到这说明属于左右子树AVL的条件，看高度差
if(abs.(leftHeight-rightHeight) > 1)  //中result = -1;
else result = 1 + max(leftHeight, rightHeight);
return result;

java代码

class Solution {public int getHeight(TreeNode node) {if(node == null) return 0;int leftHeight = getHeight(node.left);if(leftHeight == -1) return -1;int rightHeight = getHeight(node.right);if(rightHeight == -1) return -1;int result = 0;if(Math.abs(leftHeight - rightHeight) > 1) result = -1;else result = 1 + Math.max(leftHeight, rightHeight);return result;}public boolean isBalanced(TreeNode root) {boolean flag;return flag = getHeight(root) >= 0 ? true : false;}
}

257.二叉树的所有路径

确定遍历顺序

我们只能用前序遍历。只有前序（中左右）先遍历父节点，才能让根节点一路指下去，让父节点指向孩子节点。
在这里插入图片描述

回溯？

其实就是一个回退的过程，与递归结合在一起的。

这条路走到头了，就回退到原来的位置再重新开始走另一条路。

确定递归函数

void traversal(TreeNode node, List<Integer> path, List<String> result)

path数组记录其中的一条路径，result数组存放所有的结果。

确定终止条件

if(node.left == null && node.right == null) {result.add(path);  //省略转化逻辑
}

遍历到叶子节点了就停，收获当前结果。

单层递归逻辑

前序顺序：中左右

我们每遍历到一个节点，就要把这个节点添加进path里。

path.add(node.val);  //中

注意这一句要放在递归函数进来的第一句！不然到叶子节点还没记录就添加结果了

接下来写左和右。有没有可能node.left(right)为空也进到下一层递归呢？此时path.add(node.val)，结点为空。所以在左右递归之前要先判断是否不为空才遍历。

if(node.left) {traversal(node.left,path,result);path.remove(); //恢复现场 回溯的过程
}
if(node.right) {traversal(node.right,path,result);path.remove();  //恢复现场 回溯的过程
}

有递归，就有回溯！退出递归的时候，表示已经收集到了结果或者遍历完了，此时弹出一个元素恢复现场。

这题我们设定是到叶子节点就停下来，不要让空节点进入到递归！所以可以在第一句就add，然后往左右递归之前也要判断是否左右孩子为空

list

完整java代码

class Solution {public void traversal(TreeNode node, List<Integer> path, List<String> res) {path.add(node.val);  //这一句实际就是处理“中”的逻辑if(node.left == null && node.right == null) {  //遇到了叶子节点就收集StringBuilder sb = new StringBuilder();for(int i = 0; i < path.size()-1; i++) {  //在前n-1个数字后面拼上个"->"sb.append(path.get(i));sb.append("->");}sb.append(path.get(path.size()-1));  //把最后一个数字拼上去res.add(sb.toString());  //收集这一条路径return;  //一直收集到叶子节点才会返回！}//递归遍历左和右 记得判断不为空+回溯恢复现场if(node.left != null) {traversal(node.left, path, res);path.remove(path.size()-1);}if(node.right != null) {traversal(node.right, path, res);path.remove(path.size()-1);}}public List<String> binaryTreePaths(TreeNode root) {List<Integer> path = new ArrayList<>();List<String> res = new ArrayList<>();traversal(root,path,res);return res;}
}

404.左叶子之和

左叶子？

首先一定是个叶子节点（左右孩子都为空），其次一定是它父节点的左孩子！（根节点一定不是）

之前的题目，我们都是遍历到一个元素，才判断这个元素是不是符合的我们要进行收集，但是这题不一样！

判断当前节点是不是左叶子是无法判断的，必须要通过节点的父节点来判断其左孩子是不是左叶子。

遍历顺序

用后序比较简洁，因为要一层一层向上返回。父节点只要把左子树的左叶子和与右子树的左叶子和相加就行。

递归函数

递归函数

int traversal(TreeNode node)

终止条件

if(node == null) return 0;
if(node.left == null && node.right == null) {  //只是遇到叶子节点return 0;
}

遇到叶子节点也要return 0（因为它的左子树和右子树都没有左叶子之和）

单层逻辑

int leftSum = traversal(node.left);  //收集左子树里的左叶子和
if(node.left != null && node.left.left == null && node.left.right == null)  //如果左孩子不为空 且左孩子是叶子节点leftSum = node.left.val;  //收集
int rightSum = traversal(node.right);  //收集右子树里的左叶子和
return leftSum + rightSum;  //中

完整代码

class Solution {public int traversal(TreeNode node) {if(node == null) return 0;if(node.left == null && node.right == null) return 0; //叶子节点的左右子树 左叶子和为0int leftSum = traversal(node.left);  //收集左子树里的左叶子和if(node.left != null && node.left.left == null && node.left.right == null)  //如果左孩子不为空 且左孩子是叶子节点leftSum = node.left.val;  //收集int rightSum = traversal(node.right);  //收集右子树里的左叶子和return leftSum + rightSum;  //中}public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {return traversal(root);}
}