2专题总结-二叉树

1、 需要记忆的部分:

     分治法的基本思想是将一个规模为n 的问题分解为k 个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题相同。递归的解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。

对于二叉树问题,首先需要熟练记住二叉树的前序中序遍历的递归版本和迭代版本,后序也可以看一下,记住BFS的实现过程,归并排序,快速排序,二叉搜索树BST。

完全二叉树:左右节点高度差不能超过1;

二叉搜索树:root左边的节点都小于root,root右边的节点都大于root的值。判断标准是:中序遍历是一个增序列。

AVL平衡二叉树:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

总结:

1)二叉树问题基本都是考察递归,几乎所有的二叉树问题时间复杂度都是O(N),空间复杂度和二叉树的高度有关系,因为每一次递归都需要系统内存开一个栈空间进行存储,

2)其中递归函数中使用void的函数是遍历版本,使用有返回值的函数是分治版本,使用全局变量会影响多线程,

3)helper函数是在递归中使用的,因为原有的函数可能只返回一个值,而中间的递归过程需要返回多个值,此时就需要再写一个helper函数

4)在求最大值问题时候,非法情况需要些root = NULL,此时返回一个负无穷大;

再求最小值问题的时候,此时返回一个正无穷大。

写分治自己的感悟是,先想想最简单的情况是怎么写的。

 

二叉树问题思考过程:首先r思考递归基的情况root ==NULL,return;

然后思考左右子树递归完有什么实际意义,然后分别进行处理;

2、下面是二叉树问题的模板:

1)遍历形式的模板;

Template 1: Traverse

public class Solution {
    public void traverse(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        // do something with root
        traverse(root.left);
        // do something with root
        traverse(root.right);
        // do something with root
    }
}
Template 1: Traverse

 

2)divide and conquer模板

Tempate 2: Divide & Conquer

public class Solution {
    public ResultType traversal(TreeNode root) {
        // null or leaf
        if (root == null) {
            // do something and return;
        }
        
        // Divide
        ResultType left = traversal(root.left);
        ResultType right = traversal(root.right);
        
        // Conquer
        ResultType result = Merge from left and right.
        return result;
    }
}
View Code

 

注意:this是指针,谁调用struct新建变量,this就指向这个变量,它是个指针记住,所以使用->;

struct 后面接变量不加括号,最后需要加分号;,初始化方法有三种,列表初始化1,自己构造的不能使用new,再新建变量。

 struct resultType{
        int singlePath;
        int maxPath;
        // 1=>  resultType(int x,int y):singlePath(x),maxPath(y){ }
        // 2 => resultType(int x,int y){
        //     singlePath = x;
        //     maxPath = y;
        // }
          resultType(int x,int y){
            this -> singlePath = x;
            this -> maxPath = y;
        }
    };

使用new的时候必须要记得,在自由分配的内存是无名的,因此new无法为其分配的对象命名,而是返回一个指向该对象的指针,所以new的时候,前面必须是指针。

resultType* result = new resultType(0,INT_MIN);//必须要加*

 3、二叉树分治法题目

深度优先搜索DFS:

  3.1  Lowest Common Ancestor

 https://leetcode.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-tree/#/description

思路:需要注意接口给出的变量里面必须要有root或者parent,不然该题没法做,

1)有parent的题目,首先遍历得到两个节点的父亲节点,存在两个vector或者list中,然后分别进行遍历比较,寻找第一个不同的节点,就是所求。

2)有root的题目,使用上述模板,注意分析,该节点是root就可以直接返回,a和b节点在左右子树,则返回root,只有一个节点在二叉树中,则直接返回该节点,都不在二叉树中,则返回NULL。

注意递归基的时候,只有某个节点等于root节点,那么就已经直接返回这个节点,自己也是自己的祖先。

  // 在root为根的二叉树中找A,B的LCA:
    // 如果找到了就返回这个LCA
    // 如果只碰到A,就返回A
    // 如果只碰到B,就返回B
    // 如果都没有,就返回null
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if(root == NULL || root == p || root == q){
            return root;
        }
        //divide
        TreeNode* leftLCA = lowestCommonAncestor(root -> left,p,q);
        TreeNode* rightLCA = lowestCommonAncestor(root -> right,p,q);
        //conquer
        if(leftLCA != NULL && rightLCA != NULL){
            return root;
        }
        if(leftLCA != NULL){
            return leftLCA;
        }
        if(rightLCA != NULL){
            return rightLCA;
        }
        return NULL;
    }
};
lowest Common Ancestor

235. Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree

https://leetcode.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/description/

使用递归可以轻松解决此问题。对于此题我们可以分为三种情况讨论:

1. P, Q都比root小,则LCA在左树,我们继续在左树中寻找LCA

2. P, Q都比root大,则LCA在右树,我们继续在右树中寻找LCA

3. 其它情况,表示P,Q在root两边,或者二者其一是root,或者都是root,这些情况表示root就是LCA,直接返回root即可。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if(root == NULL || root == p || root == q){
            return root;
        }
        if(q -> val < root -> val && p -> val < root -> val){
            return lowestCommonAncestor(root -> left,p,q);
        }
        else if(q -> val > root -> val && p -> val > root -> val){
            return lowestCommonAncestor(root -> right,p,q);
        }
        else{
            return root;
        }
    }
};
Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree

 

3.2 Maximum Depth of Binary Tree

https://leetcode.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/#/description

思路:递归到左右子树计算,看哪边深度大,关键理解最后一步每次返回到上一层都需要将深度增一。

根结点的深度是约定的,这道题目约定的是根节点的深度是1;根结点的深度是1,属于第1层。经过多少条边,深度就是多少。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int maxDepth(TreeNode* root) {
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        int left = maxDepth(root -> left);
        int right = maxDepth(root -> right);
        
        return left > right ? left + 1 : right + 1;//关键在于这里,每次返回都使得值加1操作
    }
};
max Depth

111. Minimum Depth of Binary Tree

https://leetcode.com/problems/minimum-depth-of-binary-tree/description/

这道题是树的题目,其实跟Maximum Depth of Binary Tree非常类似,只是这道题因为是判断最小深度,所以必须增加一个叶子的判断(因为如果一个节点如果只有左子树或者右子树,我们不能取它左右子树中小的作为深度,因为那样会是0,我们只有在叶子节点才能判断深度,而在求最大深度的时候,因为一定会取大的那个,所以不会有这个问题)。这道题同样是递归和非递归的解法,递归解法比较常规的思路,比Maximum Depth of Binary Tree多加一个左右子树的判断.

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int minDepth(TreeNode* root) {
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        if(root -> right == NULL){
        return minDepth(root -> left) + 1;
        }
        if(root -> left == NULL){
        return minDepth(root -> right) + 1;
        }
        
        return min(minDepth(root -> left) + 1,minDepth(root -> right) + 1);
    }
};
minDepth

 

3.3 Balanced Binary Tree

https://leetcode.com/problems/balanced-binary-tree/#/description

思路:基于二叉树最大深度那题,当左右子树深度大于1的时候深度返回-1这步是关键

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int maxDepth(TreeNode* root){//不平衡的时候用-1表示
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        int left = maxDepth(root -> left);
        int right = maxDepth(root -> right);
        if(left == -1 || right == -1 || abs(left - right) > 1){
            return -1;
        }
        return max(left,right) + 1;
    }
   
    bool isBalanced(TreeNode* root) {
        return maxDepth(root) != -1;
        
    }
};
Balanced Binary Tree

 

4 宽度优先搜搜BFS

4,.1  Binary Tree Level Order Traversal (*)

https://leetcode.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/#/description

思路:二叉树的层次遍历就是宽度优先搜索,总共有三种实现方式,

- 2 Queues(一个存parent,一个存儿子节点,每次都需要清空一个queue)
- 1 Queue + Dummy Node(每个虚拟节点代表该层结束)
- 1 Queue (best)

 queue的基本操作函数:

queue默认基于deque实现,也可以使用list或者vector实现。最先入队的在右边,最先出列

q.pop(),删除最先入队的首元素,但是不返回元素的值

q.front()返回第一个入队的元素值

q.back()返回最后一个入队的值,但是不删除。

q.push()压入队列最左边元素。

这里需要注意,首先将root节点入栈,接下来是双循环,外层是队列不为空,内层是遍历每一层,进入内层循环之前要使用一个int记录队列的大小,代表该层节点个数。

还有需要注意正确释放vector内存的操作,如果使用clear函数,只会清空数组并不会释放掉系统的内存,需要使用vector<int> ().swap(vec);

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> result;
        vector<int> tmp;
        queue<TreeNode*> q;
        if(root == NULL){
            return result;
        }
        
        q.push(root);
        while(!q.empty()){
            int size = q.size();//这个是小技巧,可以得到每层的节点个数
            for(int i = 0;i < size;++i){
                TreeNode *node = q.front();
                q.pop();
                tmp.push_back(node -> val);
                if(node -> left != NULL){
                    q.push(node -> left);
                }
                if(node -> right != NULL){
                    q.push(node -> right);
                }
            }
            result.push_back(tmp);
            tmp.clear();//记得要清空tmp数组
        }
        return result;
    }
};
level Order

 5 二叉搜索树 Binary Search Tree

 5.1Validate Binary Search Tree

https://leetcode.com/problems/validate-binary-search-tree/#/description

思路:验证是否是二叉搜索树,使用中序遍历,如果是递增序列,那么就是二叉搜索树。平衡二叉树:root为空也是二叉搜索树,每个元素不相等,左边小于root,右边大于root;

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    void helper(TreeNode* root,vector<int>& result){
        if(root != NULL){
            helper(root -> left,result);
            result.push_back(root ->val);
            helper(root -> right,result);
        }
    }
    
    bool isValidBST(TreeNode* root) {
        if(root == NULL){
            return true;
        }
        vector<int> seqInorder;//这里注意root为空的时候,seqInorder.size() - 1是一个无穷大的数字。
        helper(root,seqInorder);
        for(int i = 0;i < seqInorder.size() - 1;++i){
            if(seqInorder[i + 1] <= seqInorder[i]){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
};
View Code

 5.2 Insert Node in a Binary Search Tree 

http://www.lintcode.com/en/problem/insert-node-in-a-binary-search-tree/

思路:记住需要插入的节点一定是在二叉树某个叶子节点下面插入的(这里是理解重点),就是递归到递归基的时候,还有就是记得左右递归的if条件。

/**
 * Definition of TreeNode:
 * class TreeNode {
 * public:
 *     int val;
 *     TreeNode *left, *right;
 *     TreeNode(int val) {
 *         this->val = val;
 *         this->left = this->right = NULL;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
public:
    /**
     * @param root: The root of the binary search tree.
     * @param node: insert this node into the binary search tree
     * @return: The root of the new binary search tree.
     */
    TreeNode* insertNode(TreeNode* root, TreeNode* node) {
        // write your code here
        if(root == NULL){
            return node;
        }
        if(node -> val < root -> val){
            root -> left = insertNode(root -> left,node);
        }
        if(node -> val > root -> val){
            root -> right = insertNode(root -> right,node);
        }
        return root;
    }
};
insert Node

5.3 Search Range in Binary Search Tree

http://www.lintcode.com/en/problem/search-range-in-binary-search-tree/

思路:注意递归的时候如果比k1大,就进入左子树,如果比k2小,就进行右子树。在两者之间,就压入result数组。

  

class Solution {
public:
    /**
     * @param root: The root of the binary search tree.
     * @param k1 and k2: range k1 to k2.
     * @return: Return all keys that k1<=key<=k2 in ascending order.
     */
     
    void helper(TreeNode* root, int k1, int k2,vector<int>& result){
        if(root == NULL){
            return;
        }
        if(root -> val >= k1){
            helper(root -> left,k1,k2,result);
        }
        if(root -> val >= k1 && root -> val <= k2){
            result.push_back(root -> val);
        }
         
        if(root -> val <= k2){
            helper(root -> right,k1,k2,result);
        }
        
        
    }
    vector<int> searchRange(TreeNode* root, int k1, int k2) {
        // write your code here
        if(root == NULL){
            return {};
        }
        vector<int> result;
        helper(root,k1,k2,result);
        // sort(result.begin(),result.end());
        return result;
        
    }
};
search Range

 6.124. Binary Tree Maximum Path Sum

https://leetcode.com/problems/binary-tree-maximum-path-sum/#/description

思路:先思考一个简化版的情况,然后再思考该题。该题最大路径和可能在左子树,可能在右子树,可能是左子树的节点经过root然后到右子树的节点。

root等于空的时候是非法情况,求最大就需要返回最小,求最小就需要返回最大值。自己定义一个struct,里面包含两个值,一个是简化版的single path,一个是该题的max path。。

接下来进行分治,首先分:想左子树右子树递归完分别希望得到什么结果,接下来治:分别求出single path 和max path。

 

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    struct resultType{
        int singlePath;
        int maxPath;
        // resultType(int x,int y):singlePath(x),maxPath(y){ }
        //  resultType(int x,int y){
        //     singlePath = x;
        //     maxPath = y;
        // }
          resultType(int x,int y){
            this -> singlePath = x;
            this -> maxPath = y;
        }
    };
    resultType helper(TreeNode* root){
        resultType *result = new resultType(0,INT_MIN);
        if(root == NULL){
            return *result;
        }
        //divide
        resultType left = helper(root -> left);
        resultType right = helper(root -> right);
        //conquer
        int singlePath = max(max(left.singlePath,right.singlePath) + root -> val,0);
        int maxPath = max(left.maxPath,right.maxPath);
        maxPath = max(maxPath,left.singlePath + right.singlePath + root -> val);
        result -> singlePath = singlePath;
        result -> maxPath = maxPath;
        
        return *result;
    }
    int maxPathSum(TreeNode* root) {
        resultType result = helper(root);
        return result.maxPath;
    }
};
使用new的版本
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    struct resultType{
        int singlePath;
        int maxPath;
        resultType(int x,int y):singlePath(x),maxPath(y){ }
        
    };
    resultType helper(TreeNode* root){
        resultType result(0,INT_MIN);
        if(root == NULL){
            return result;
        }
        //divide
        resultType left = helper(root -> left);
        resultType right = helper(root -> right);
        //conquer
        int singlePath = max(max(left.singlePath,right.singlePath) + root -> val,0);
        int maxPath = max(left.maxPath,right.maxPath);
        maxPath = max(maxPath,left.singlePath + right.singlePath + root -> val);
        result.singlePath = singlePath;
        result.maxPath = maxPath;
        
        return result;
    }
    int maxPathSum(TreeNode* root) {
        resultType result = helper(root);
        return result.maxPath;
    }
};
maxPath

 

7.129. Sum Root to Leaf Numbers

https://leetcode.com/problems/sum-root-to-leaf-numbers/#/description

The root-to-leaf path 1->2 represents the number 12.
The root-to-leaf path 1->3 represents the number 13.

Return the sum = 12 + 13 = 25.

思路:这题还是不怎么理解,采用的是自顶向下的递归设计,所以sum = 目前值加上10倍前面的值,最后返回的时候需要将左右子树的值相加放回。因为每次都需要将sum传递给下一个递归函数,所以首先对sum进行计算,已经到达叶子节点则该路径的值以及计算出来,需要将值返回,不是叶子结点的话,就需要将左右子树的值加起来返回。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int helper(TreeNode* root,int sum){
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        sum = root -> val + sum * 10;        
        if(root -> left == NULL && root -> right == NULL){
            return sum;
        }       
        int left = helper(root -> left,sum);
        int right = helper(root -> right,sum);        
       return left + right;
        
        
    }
    int sumNumbers(TreeNode* root) {
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        int sum = 0;
        sum = helper(root,sum);
        return sum;
    }
};
sumNumbers

8.112. Path Sum

https://leetcode.com/problems/path-sum/#/description

是否存在一条路径等于指定的sum

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
        if(root == NULL){
            return false;
        }
        if(root -> left == NULL && root -> right == NULL){
            return root -> val == sum;
        }        
        return hasPathSum(root -> left,sum - root -> val) ||
                          hasPathSum(root -> right,sum - root -> val);
    }
};
paht sum

9.173. Binary Search Tree Iterator

https://leetcode.com/problems/binary-search-tree-iterator/#/description

Implement an iterator over a binary search tree (BST). Your iterator will be initialized with the root node of a BST.

Calling next() will return the next smallest number in the BST.

Note: next() and hasNext() should run in average O(1) time and uses O(h) memory, where h is the height of the tree.

思路:其实就是中序遍历迭代版,这题要看清题目,是二叉搜索树,左<中<右;遍历到最左边就是最小的元素。

/**
 * Definition for binary tree
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class BSTIterator {
public:
    stack<TreeNode *> s;//全局栈
    int nextMin;
    
    BSTIterator(TreeNode *root) {
        while(root != NULL){
            s.push(root);
            root = root -> left;
        }
    }

    /** @return whether we have a next smallest number */
    bool hasNext() {
        return !s.empty();
    }

    /** @return the next smallest number */
    int next() {
        if(!s.empty()){
            TreeNode *tmp = s.top();
            s.pop();
            nextMin = tmp -> val;
            if(tmp -> right != NULL){
                TreeNode *cur = tmp -> right;
                while(cur){
                    s.push(cur);
                    cur = cur -> left;
                }
            }
        }
        return nextMin;
    }
};

/**
 * Your BSTIterator will be called like this:
 * BSTIterator i = BSTIterator(root);
 * while (i.hasNext()) cout << i.next();
 */
Binary Search Tree Iterator

 

posted @ 2017-06-17 17:27  zqlucky  阅读(276)  评论(0编辑  收藏  举报