代码随想录Day16
513.找树左下角的值
给定一个二叉树的 根节点 root，请找出该二叉树的 最底层 最左边 节点的值。
假设二叉树中至少有一个节点。
示例 1:
输入: root = [2,1,3]
输出: 1
示例 2:
输入: [1,2,3,4,null,5,6,null,null,7]
输出: 7
提示:
二叉树的节点个数的范围是 [1,104]
-231 <= Node.val <= 231 - 1
正解
我们来分析一下题目：在树的最后一行找到最左边的值。
首先要是最后一行，然后是最左边的值。
如果使用递归法，如何判断是最后一行呢，其实就是深度最大的叶子节点一定是最后一行。
所以要找深度最大的叶子节点。
那么如何找最左边的呢？可以使用前序遍历，保证优先左边搜索；
然后记录深度最大的叶子节点，此时就是树的最后一行最左边的值。
- 确定递归函数的参数和返回值
参数必须有要遍历的树的根节点，还有就是一个int型的变量用来记录最长深度。 这里就不需要返回值了，所以递归函数的返回类型为void。
本题还需要类里的两个全局变量，maxLen用来记录最大深度，result记录最大深度最左节点的数值。 - 确定终止条件
当遇到叶子节点的时候，就需要统计一下最大的深度了，所以需要遇到叶子节点来更新最大深度。 - 确定单层递归的逻辑
在找最大深度的时候，递归的过程中依然要使用回溯。
上代码(●'◡'●)
class Solution {
public:
int maxDepth = INT_MIN;
int result;
void traversal(TreeNode* root, int depth) {
if (root->left == NULL && root->right == NULL) {
if (depth > maxDepth) {
maxDepth = depth;
result = root->val;
}
return;
}
if (root->left) {
traversal(root->left, depth + 1); // 隐藏着回溯
}
if (root->right) {
traversal(root->right, depth + 1); // 隐藏着回溯
}
return;
}
int findBottomLeftValue(TreeNode* root) {
traversal(root, 0);
return result;
}
};
112.路径总和
给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。
叶子节点 是指没有子节点的节点。
示例 1：
输入：root = [5,4,8,11,null,13,4,7,2,null,null,null,1], targetSum = 22
输出：true
解释：等于目标和的根节点到叶节点路径如上图所示。
示例 2：
输入：root = [1,2,3], targetSum = 5
输出：false
解释：树中存在两条根节点到叶子节点的路径：
(1 --> 2): 和为 3
(1 --> 3): 和为 4
不存在 sum = 5 的根节点到叶子节点的路径。
示例 3：
输入：root = [], targetSum = 0
输出：false
解释：由于树是空的，所以不存在根节点到叶子节点的路径。
提示：
树中节点的数目在范围 [0, 5000] 内
-1000 <= Node.val <= 1000
-1000 <= targetSum <= 1000
正解
可以使用深度优先遍历的方式（本题前中后序都可以，无所谓，因为中节点也没有处理逻辑）来遍历二叉树。
- 确定递归函数的参数和返回类型
参数：需要二叉树的根节点，还需要一个计数器，这个计数器用来计算二叉树的一条边之和是否正好是目标和，计数器为int型。
返回值：遍历的路线，并不要遍历整棵树，所以递归函数需要返回值，可以用bool类型表示。 - 确定终止条件
首先计数器如何统计这一条路径的和呢？
不要去累加然后判断是否等于目标和，那么代码比较麻烦，可以用递减，让计数器count初始为目标和，然后每次减去遍历路径节点上的数值。
如果最后count == 0，同时到了叶子节点的话，说明找到了目标和。
如果遍历到了叶子节点，count不为0，就是没找到。 - 确定单层递归的逻辑
因为终止条件是判断叶子节点，所以递归的过程中就不要让空节点进入递归了。
递归函数是有返回值的，如果递归函数返回true，说明找到了合适的路径，应该立刻返回。
上代码(●'◡'●)
class Solution {
public:
bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
if (!root) return false;
if (!root->left && !root->right && sum == root->val) {
return true;
}
return hasPathSum(root->left, sum - root->val) || hasPathSum(root->right, sum - root->val);
}
};
可以看出，代码很精简，但隐藏了许多过程，包括回溯的过程；
如果都展开的话应该是这个样子：
class Solution {
private:
bool traversal(TreeNode* cur, int count) {
if (!cur->left && !cur->right && count == 0) return true; // 遇到叶子节点，并且计数为0
if (!cur->left && !cur->right) return false; // 遇到叶子节点直接返回
if (cur->left) { // 左
count -= cur->left->val; // 递归，处理节点;
if (traversal(cur->left, count)) return true;
count += cur->left->val; // 回溯，撤销处理结果
}
if (cur->right) { // 右
count -= cur->right->val; // 递归，处理节点;
if (traversal(cur->right, count)) return true;
count += cur->right->val; // 回溯，撤销处理结果
}
return false;
}
public:
bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
if (root == NULL) return false;
return traversal(root, sum - root->val);
}
};
106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
给定两个整数数组 inorder 和 postorder ，其中 inorder 是二叉树的中序遍历， postorder 是同一棵树的后序遍历，请你构造并返回这颗 二叉树 。
示例 1:
输入：inorder = [9,3,15,20,7], postorder = [9,15,7,20,3]
输出：[3,9,20,null,null,15,7]
示例 2:
输入：inorder = [-1], postorder = [-1]
输出：[-1]
提示:
1 <= inorder.length <= 3000
postorder.length == inorder.length
-3000 <= inorder[i], postorder[i] <= 3000
inorder 和 postorder 都由 不同 的值组成
postorder 中每一个值都在 inorder 中
inorder 保证是树的中序遍历
postorder 保证是树的后序遍历
正解
首先回忆一下如何根据两个顺序构造一个唯一的二叉树：
以 后序数组的最后一个元素为切割点，先切中序数组；
根据中序数组，反过来再切后序数组。
一层一层切下去，每次后序数组最后一个元素就是节点元素。
说到一层一层切割，就应该想到了递归。
来看一下一共分几步：
-
第一步：如果数组大小为零的话，说明是空节点了。
-
第二步：如果不为空，那么取后序数组最后一个元素作为节点元素。
-
第三步：找到后序数组最后一个元素在中序数组的位置，作为切割点
-
第四步：切割中序数组，切成中序左数组和中序右数组 （注意顺序，一定是先切中序数组）
-
第五步：切割后序数组，切成后序左数组和后序右数组
-
第六步：递归处理左区间和右区间
此时应该注意确定切割的标准，是左闭右开，还有左开右闭，还是左闭右闭；
这个就是不变量，要在递归中保持这个不变量。
在切割的过程中会产生四个区间，把握不好不变量的话，一会左闭右开，一会左闭右闭，必然乱套！
首先要切割中序数组，为什么先切割中序数组呢？
切割点在后序数组的最后一个元素，就是用这个元素来切割中序数组的，所以必要先切割中序数组。
中序数组相对比较好切，找到切割点（后序数组的最后一个元素）在中序数组的位置，然后切割
接下来就要切割后序数组了。
首先后序数组的最后一个元素指定不能要了，这是切割点 也是 当前二叉树中间节点的元素，已经用了。
后序数组的切割点怎么找？
后序数组没有明确的切割元素来进行左右切割，不像中序数组有明确的切割点，切割点左右分开就可以了。
此时有一个很重的点，就是中序数组大小一定是和后序数组的大小相同的（这是必然）
中序数组我们都切成了左中序数组和右中序数组了；
那么后序数组就可以按照左中序数组的大小来切割，切成左后序数组和右后序数组。
此时，中序数组切成了左中序数组和右中序数组，后序数组切割成左后序数组和右后序数组。
接下来可以递归了。
上代码(●'◡'●)
class Solution {
private:
TreeNode* traversal (vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
if (postorder.size() == 0) return NULL;
// 后序遍历数组最后一个元素，就是当前的中间节点
int rootValue = postorder[postorder.size() - 1];
TreeNode* root = new TreeNode(rootValue);
// 叶子节点
if (postorder.size() == 1) return root;
// 找到中序遍历的切割点
int delimiterIndex;
for (delimiterIndex = 0; delimiterIndex < inorder.size(); delimiterIndex++) {
if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
}
// 切割中序数组
// 左闭右开区间：[0, delimiterIndex)
vector<int> leftInorder(inorder.begin(), inorder.begin() + delimiterIndex);
// [delimiterIndex + 1, end)
vector<int> rightInorder(inorder.begin() + delimiterIndex + 1, inorder.end() );
// postorder 舍弃末尾元素
postorder.resize(postorder.size() - 1);
// 切割后序数组
// 依然左闭右开，注意这里使用了左中序数组大小作为切割点
// [0, leftInorder.size)
vector<int> leftPostorder(postorder.begin(), postorder.begin() + leftInorder.size());
// [leftInorder.size(), end)
vector<int> rightPostorder(postorder.begin() + leftInorder.size(), postorder.end());
root->left = traversal(leftInorder, leftPostorder);
root->right = traversal(rightInorder, rightPostorder);
return root;
}
public:
TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
if (inorder.size() == 0 || postorder.size() == 0) return NULL;
return traversal(inorder, postorder);
}
};
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