二叉树进阶练习

目录

一、根据二叉树创建字符串

二、二叉树的最近公共祖先

三、二叉搜索树与双向链表

四、从前序与中序遍历序列构造二叉树

五、从中序与后序遍历序列构造二叉树

六、二叉树的前序遍历(非递归实现)

七、二叉树的中序遍历(非递归实现)

八、二叉树的后序遍历(非递归实现)


 


一、根据二叉树创建字符串

总结

  1. 左、右子树都为空 --> 不递归遍历左、右子树

  2. 左子树为空,右子树不为空 --> 递归遍历左、右子树

  3. 左子树不为空,右子树为空 --> 只递归遍历左子树

  4. 左、右子树都不为空 --> 递归遍历左、右子树

即当左子树不为空或者右子树不为空时,递归遍历左子树;仅当右子树不为空时,才递归遍历右子树

class Solution {
public:string tree2str(TreeNode* root) {if (root == nullptr)return "";
​string str = to_string(root->val);// 当左子树不为空或者右子树不为空时,递归遍历左子树if (root->left || root->right){str += "(";str += tree2str(root->left);str += ")";}// 仅当右子树不为空时,才递归遍历右子树if (root->right){str += "(";str += tree2str(root->right);str += ")";}return str;}
};


二、二叉树的最近公共祖先

方法一

因为一个节点也可以是它自己的祖先,所以首先判断当前根节点 root 是否等于节点 p 或 q,即判断 p 或 q 是否就是它们的最近公共祖先。

如果不是,则判断 p 和 q 是否分别在 root 的左、右子树中。对于一棵二叉搜索树,可以通过节点的值确定 p 和 q 是在 root 的左子树中,还是右子树中;但对于一棵普通二叉树,只能通过查找的方式确定。

  1. 如果 p 和 q 都在 root 的左子树中,则 p 和 q 的最近公共祖先应该在 root 的左子树中;

  2. 如果 p 和 q 都在 root 的右子树中,则 p 和 q 的最近公共祖先应该在 root 的右子树中;

  3. 如果 p 和 q 分别在 root 的左、右子树中,则 root 就是 p 和 q 的公共祖先。

class Solution {
public:bool search(TreeNode* root, TreeNode* x) {if (root == nullptr)return false;return root == x || search(root->left, x) || search(root->right, x); }
​TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {if (root == p || root == q)  // 一个节点也可以是它自己的祖先return root;
​bool pInLeft, pInRight, qInLeft, qInRight;pInLeft = search(root->left, p);pInRight = !pInLeft;qInLeft = search(root->left, q);qInRight = !qInLeft;
​if (pInLeft && qInLeft)return lowestCommonAncestor(root->left, p, q);else if (pInRight && qInRight)return lowestCommonAncestor(root->right, p, q);elsereturn root;}
};

方法二

如果二叉树的存储结构为三叉链表,即节点结构中增加了一个指向其双亲结点的指针域,那么该问题就可以转化成 相交链表。

如果二叉树的存储结构为二叉链表,我们也可以沿着上述的思路解决该问题,例如:

class Solution {
public:// 找到 root 到 x 的路径bool FindPath(TreeNode* root, TreeNode* x, stack<TreeNode*>& path) {if (root == nullptr)return false;
​path.push(root);if (root == x)return true;if (FindPath(root->left, x, path))return true;if (FindPath(root->right, x, path))return true;path.pop();return false;}
​TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {stack<TreeNode*> pPath, qPath;FindPath(root, p, pPath);FindPath(root, q, qPath);
​while (pPath.size() > qPath.size()){pPath.pop();}while (qPath.size() > pPath.size()){qPath.pop();}
​while (pPath.top() != qPath.top()){pPath.pop();qPath.pop();}return pPath.top();}
};


三、二叉搜索树与双向链表

class Solution {
public:void InOrder(TreeNode* cur, TreeNode*& prev) {if (cur == nullptr)return;
​InOrder(cur->left, prev);
​cur->left = prev;if (prev)prev->right = cur;prev = cur;
​InOrder(cur->right, prev);}
​TreeNode* Convert(TreeNode* pRootOfTree) {if (pRootOfTree == nullptr)return nullptr;
​TreeNode* prev = nullptr;InOrder(pRootOfTree, prev);
​TreeNode* phead = pRootOfTree;while (phead->left){phead = phead->left;}return phead;}
};


四、从前序与中序遍历序列构造二叉树

  1. 在先序序列中,第一个节点一定是二叉树的根节点。

  2. 根据根节点可以将中序序列分割成两个子序列,前一个子序列是根节点的左子树的中序序列,后一个子序列是根节点的右子树的中序序列。

  3. 根据这两个子序列,可以在先序序列中找到对应的左子序列和右子序列。在先序序列中,左子序列的第一个节点是左子树的根节点,右子序列的第一个根节点是右子树的根节点,这样就确定了二叉树的三个节点。同时,左子树和右子树的根节点又可以把左子序列和右子序列划分成两个子序列,如此递归下去,当取尽先序序列中的根节点时,便可得到一棵二叉树。

class Solution {
public:TreeNode* _buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder,int L1, int R1, int L2, int R2){// 先序序列的第一个节点一定是根节点TreeNode* root = new TreeNode(preorder[L1]);// 找到根节点在中序序列中的位置int pos = L2;while (pos <= R2){if (preorder[L1] == inorder[pos])break;++pos;}// 判断左子树是否存在if (pos > L2){// 递归构造左子树root->left = _buildTree(preorder, inorder,L1 + 1, L1 + pos - L2, L2, pos - 1);}// 判断右子树是否存在if (pos < R2){// 递归构造右子树root->right = _buildTree(preorder, inorder,R1 - (R2 - pos) + 1, R1, pos + 1, R2);}return root;}
​TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {return _buildTree(preorder, inorder,0, preorder.size() - 1, 0, inorder.size() - 1);}
};


五、从中序与后序遍历序列构造二叉树

class Solution {
public:TreeNode* _buildTree(vector<int>& postorder, vector<int>& inorder,int L1, int R1, int L2, int R2){// 后序序列的最后一个节点一定是根节点TreeNode* root = new TreeNode(postorder[R1]);// 找到根节点在中序序列中的位置int pos = L2;while (pos <= R2){if (postorder[R1] == inorder[pos])break;++pos;}// 判断左子树是否存在if (pos > L2){// 递归构造左子树root->left = _buildTree(postorder, inorder,L1, L1 + pos - L2 - 1, L2, pos - 1);}// 判断右子树是否存在if (pos < R2){// 递归构造右子树root->right = _buildTree(postorder, inorder,R1 - (R2 - pos), R1 - 1, pos + 1, R2);}return root;}
​TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {return _buildTree(postorder, inorder,0, postorder.size() - 1, 0, inorder.size() - 1);}
};


六、二叉树的前序遍历(非递归实现)

class Solution {
public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {stack<TreeNode*> st;TreeNode* cur = root;vector<int> v;while (cur || !st.empty()){while (cur){v.push_back(cur->val);st.push(cur);cur = cur->left;}
​TreeNode* top = st.top();st.pop();cur = top->right;}return v;}
};


七、二叉树的中序遍历(非递归实现)

class Solution {
public:vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {stack<TreeNode*> st;TreeNode* cur = root;vector<int> v;while (cur || !st.empty()){while (cur){st.push(cur);cur = cur->left;}
​TreeNode* top = st.top();st.pop();v.push_back(top->val);cur = top->right;}return v;}
};


八、二叉树的后序遍历(非递归实现)

class Solution {
public:vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {stack<TreeNode*> st;TreeNode* prev = nullptr;TreeNode* cur = root;vector<int> v;while (cur || !st.empty()){while (cur){st.push(cur);cur = cur->left; }
​TreeNode* top = st.top();// top 的右子树为空,或者// 上一次访问完的节点是 top 的右子树的根节点,// 说明 top 的右子树已经遍历过了if (top->right == nullptr || top->right == prev){st.pop();v.push_back(top->val);prev = top;}else{cur = top->right;}}return v;}
};

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/78206.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

紫光展锐5G芯T820 解锁全新应用场景,让机器人更智能

数字经济的持续发展正推动机器人产业成为风口赛道。工信部数据显示&#xff0c;2023年上半年&#xff0c;我国工业机器人产量达22.2万套&#xff0c;同比增长5.4%&#xff1b;服务机器人产量为353万套&#xff0c;同比增长9.6%。 作为国内商用服务机器人领先企业&#xff0c;云…

应用在儿童平板防蓝光中的LED防蓝光灯珠

现在电子产品多&#xff0c;手机、平板电脑、电子书等等&#xff0c;由于蓝光有害眼睛健康&#xff0c;于是市场上有很多防蓝光的眼镜、防蓝光的手机膜、防蓝光的平板&#xff0c;这些材料和设备到底有没有用&#xff1f;如何正确预防蓝光危害呢&#xff1f; 我们现在所用的灯…

NCTF-2019-Crypto部分 复现

文章目录 SorechildRSAeasyRSAbabyRSA Sore 题目描述&#xff1a; task.py from string import ascii_letters from flag import flagctoi lambda x: ascii_letters.index(x) # 获得所有字母的字符串 itoc lambda x: ascii_letters[x] # 将索引值转换为字母key flag.strip…

关于 Resolution(分辨率、解析力)各单位的意义及相互之间的换算

1、问题背景 最近在调试的项目&#xff0c;有关于对解析力的要求&#xff0c;用 imatest 软件测试 MTF50 的值&#xff0c;如下图所示&#xff0c;可以看到他有不同的单位表示&#xff0c;LW/PH、Cycles/pixel 。另外关于解析力的单位还有LP/mm、L/mm、Cycles/mm、LP/PH&#…

MySQL安装validate_password_policy插件

功能介绍 validate_password_policy 是插件用于验证密码强度的策略。该参数可以设定三种级别&#xff1a;0代表低&#xff0c;1代表中&#xff0c;2代表高。 validate_password_policy 主要影响密码的强度检查级别&#xff1a; 0/LOW&#xff1a;只检查密码长度。 1/MEDIUM&am…

IO流(IO Stream)

​ 一、概述 我们已经系统学习了File 类&#xff0c;并且已经知道 File 类的实例用于表示文件或目录的路径 名。 虽然我们可以通过 File 实例来访问文件或目录的元数据&#xff0c;甚至可以创建、删除文件或目 录&#xff0c;但是&#xff0c;我们却不能通过File实例来访问文…

春秋云镜 CVE-2015-1427

春秋云镜 CVE-2015-1427 ElasticSearch RCE 靶标介绍 ElasticSearch RCE 启动场景 漏洞利用 因查询时至少要求es中有一条数据&#xff0c;所以发送如下数据包&#xff0c;增加一个数据&#xff1a; POST /website/blog/ HTTP/1.1 Host: eci-2zedttamjkr80i9iubel.cloudeci…

Linux安装MySQL8.0

又又又又..Linux装MySQL。 删除原有的MySQL 查看安装的mysql信息&#xff1a;rpm -qa|grep -i mysql 删除mysql相关服务&#xff1a;rpm -e --nodeps 查询mysql遗留文件和依赖信息&#xff1a;find / -name mysql 手动删除mysql配置文件&#xff1a;rm -rf /etc/my.cnf 相关…

MySQL锁

MySQL锁 事务事务的隔离级别脏读&#xff0c;不可重复读&#xff0c;幻读 表锁与行锁表锁测试准备测试 行锁测试 读锁与写锁读锁&#xff08;共享锁&#xff09;测试 写锁&#xff08;排他锁&#xff09;测试 元数据锁表级元数据锁表级MDL**&#xff08;Metadata Lock&#xff…

十大排序算法及Java中的排序算法

文章目录 一、简介二、时间复杂度三、非线性时间比较类排序冒泡排序&#xff08;Bubble Sort&#xff09;排序过程代码实现步骤拆解演示复杂度 选择排序&#xff08;Selection Sort&#xff09;排序过程代码实现步骤拆解演示复杂度 插入排序&#xff08;Insertion Sort&#xf…

【Linux常用命令】

一、防火墙相关 1、查看防火墙状态 systemctl status flrewalld2、如果防火墙是开启状态的&#xff0c;需要关闭 systemctl stop firewalld3、永久行关闭操作&#xff08;禁止开机自启动&#xff09; 因为防火默认是开启状态的&#xff0c;如果只是手动关闭&#xff0c;先次…

【Java】抽奖系统———保姆学习教程

目录 一、抽奖系统介绍 二、代码实现 1、随机生成中奖号码 1.1、中奖号码createNumber方法 1.2、控制判断contains方法 2、用户输入中奖号码 3、判断中奖情况 3.1、判断奖项isWin方法 三、完整代码 一、抽奖系统介绍 抽奖的号码由6个红色球号码和1个蓝色球号码组成。红色…

智慧园区:AI边缘计算技术与视频监控汇聚平台打造智慧园区解决方案

一、行业趋势与背景 智慧园区是现代城市发展的重要组成部分&#xff0c;通过智能化技术提高园区的运营效率、降低成本、增强环境可持续性等具有重要作用。在智慧园区中&#xff0c;人工智能和视频汇聚技术是重要的前置技术。人工智能技术可以实现对数据的智能化处理和分析&…

时序数据库 TimescaleDB 安装与使用

TimescaleDB 是一个时间序列数据库&#xff0c;建立在 PostgreSQL 之上。然而&#xff0c;不仅如此&#xff0c;它还是时间序列的关系数据库。使用 TimescaleDB 的开发人员将受益于专门构建的时间序列数据库以及经典的关系数据库 (PostgreSQL)&#xff0c;所有这些都具有完整的…

2023/9/13 -- C++/QT

作业&#xff1a; 1> 将之前定义的栈类和队列类都实现成模板类 栈&#xff1a; #include <iostream> #define MAX 40 using namespace std;template <typename T> class Stack{ private:T *data;int top; public:Stack();~Stack();Stack(const Stack &ot…

TouchGFX之缓存位图

位图缓存是专用RAM缓冲区&#xff0c;应用可将位图保存&#xff08;或缓存&#xff09;在其中。 如果缓存了位图&#xff0c;在绘制位图时&#xff0c;TouchGFX将自动使用RAM缓存作为像素来源。位图缓存在许多情况下十分有用。 从RAM读取数据通常比从闪存读取要快&#xff08;特…

Linux下Minio分布式存储安装配置(图文详细)

文章目录 Linux下Minio分布式存储安装配置(图文详细)1 资源准备1.1 创建存储目录1.2 获取Minio Server资源1.3 获取Minio Client资源 2 Minio Server安装配置2.1 切换目录2.2 后台启动2.3 查看进程2.4 控制台测试 3 Minio Client安装配置3.1 切换目录3.2 移动mc脚本3.2 运行mc命…

Vue3后台管理系统Element-plus_侧边栏制作_无限递归

在home.view中添加代码 <template><div><div class"common-layout"><el-container><el-header class"common-header flex-float"><div class"flex"><img class"logo" src"../assets/logo…

【Redis】Redis实现分布式锁

【Redis】Redis常见面试题&#xff08;1&#xff09; 文章目录 【Redis】Redis常见面试题&#xff08;1&#xff09;1. 为什么要用分布式锁2. Redis如何实现分布式锁3. Redis接受多个请求模拟演示4. 使用Redis实现分布式锁会存在什么问题4.1 一个锁被长时间占用4.2 锁误删 【Re…

vue2+element-ui批量导入方法并判断上传的文件是否为xls或xlsx

业务需求: 代码结构: <el-dialogtitle"批量导入":close-on-click-modal"true"close"close()":visible"true"width"35%":center"true"><div class"el-dialog-div"><!-- 头部区域布局 -…