LeetCode-894. 所有可能的真二叉树【树 递归 记忆化搜索 动态规划 二叉树】
- 题目描述:
- 解题思路一:分治,递归
- 解题思路二:动态规划。关键思路是如果构造节点数目为 n 的真二叉树,此时可以从节点数目序列为 [(1,n−2),(3,n−5),⋯ ,(n−2,1)]的真二叉树中构成,按照所有可能的组合数进行枚举,即可构造成节点数目为 n 的真二叉树。即左子树分配1,3,5, ... , n-2个节点。
- 解题思路三:0
题目描述:
给你一个整数 n ,请你找出所有可能含 n 个节点的 真二叉树 ,并以列表形式返回。答案中每棵树的每个节点都必须符合 Node.val == 0 。
答案的每个元素都是一棵真二叉树的根节点。你可以按 任意顺序 返回最终的真二叉树列表。
真二叉树 是一类二叉树,树中每个节点恰好有 0 或 2 个子节点。
示例 1:
输入:n = 7
输出:[[0,0,0,null,null,0,0,null,null,0,0],[0,0,0,null,null,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,null,null,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,0,0]]
示例 2:
输入:n = 3
输出:[[0,0,0]]
提示:
1 <= n <= 20
解题思路一:分治,递归
如果你要为某节点分配一个左节点,那么一定也要为它分配一个右节点。因此,如果 N 为偶数,那一定无法构成一棵满二叉树。
为了列出所有满二叉树的排列,我们可以为左子树分配 x 节点,为右子树分配 N - 1 - x(其中减 1 减去的是根节点)节点,然后递归地构造左右子树。
x 的数目从 1 开始,每次循环递增数目 2(多增加 2 个节点,等于多增加 1 层)。
递归过程
递归最关心的两个问题是:
- 结束条件
- 自身调用
对于这个问题来说,结束条件为:
- 当 N 为偶数时:无法构造满二叉树,返回空数组
- 当 N == 1 时:树只有一个节点,直接返回包含这个节点的数组
- 当完成 N 个节点满二叉树构造时:返回结果数组
当需要构造左右子树时,就进行自身调用。具体的看代码吧~
# 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 allPossibleFBT(self, n: int) -> List[Optional[TreeNode]]:res = []if n == 1:return [TreeNode(0)]if n % 2 == 0: # 结点个数必须是奇数return []left_num = 1 # 左子树分配一个节点right_num = n - 2 # 此时n必大于等于3, 右子树可以分配到 n - 1 - 1 = n - 2 个节点while right_num > 0:left_tree = self.allPossibleFBT(left_num) # 递归构造左子树right_tree = self.allPossibleFBT(right_num) # 递归构造右子树# 具体构造过程for i in range(len(left_tree)):for j in range(len(right_tree)):root = TreeNode(0)root.left = left_tree[i]root.right = right_tree[j]res.append(root) # 注意返回的是树的根节点left_num += 2right_num -= 2return res
时间复杂度:O(2n / n \sqrt n n)
空间复杂度:O(n) 递归调用栈
解题思路二:动态规划。关键思路是如果构造节点数目为 n 的真二叉树,此时可以从节点数目序列为 [(1,n−2),(3,n−5),⋯ ,(n−2,1)]的真二叉树中构成,按照所有可能的组合数进行枚举,即可构造成节点数目为 n 的真二叉树。即左子树分配1,3,5, … , n-2个节点。
动规五部曲:定推初遍举
- dp定义:所有可能含 n 个节点的 真二叉树
- 推导:dp[n] = 节点数目序列为 [(1,n−2),(3,n−5),⋯ ,(n−2,1)]的真二叉树中构成
- 初始化:dp[1] = [TreeNode(0)]
- 遍历:按照推导公式来for i in range(3, n + 1, 2): for j in range(1, i, 2):
- 举例:注意dp[i]是一个列表
# 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 allPossibleFBT(self, n: int) -> List[Optional[TreeNode]]:if n % 2 == 0: # 结点个数必须是奇数return []dp = [[] for _ in range(n+1)]dp[1] = [TreeNode(0)]for i in range(3, n + 1, 2):for j in range(1, i, 2):for left_tree in dp[j]:for right_tree in dp[i - 1 - j]:root = TreeNode(0, left_tree, right_tree)dp[i].append(root)return dp[n]
时间复杂度:O(2n / n \sqrt n n)
空间复杂度:O(1)返回值不计入空间复杂度。
解题思路三:0
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)