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一、找树左下角的值
给定一个二叉树的 根节点 root#xff0c;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
层次遍历#…参考文献 代码随想录
一、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
层次遍历收集每一层的结果然后取最后一层的第一个值 # Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val0, leftNone, rightNone):
# self.val val
# self.left left
# self.right right
class Solution(object):def findBottomLeftValue(self, root)::type root: TreeNode:rtype: int# 层次遍历from collections import dequequeen deque() # 使用队列存储数据ans deque() # 存放每层的结果if root:queen.append(root)while queen:count len(queen) # 记录每层的个数tmp [] # 暂时存放每一层的结果while count: # 出队列node queen.popleft()# 收集结果tmp.append(node.val)# 收集每层的结果左边和右边同时收集为什么能呢因为count是记录着每一层的节点数这样才能控制要收集左右孩子多少个if node.left:queen.append(node.left) # 判断左边是右值如果有则进入队列if node.right:queen.append(node.right)count - 1# 把每一层的结果放入最后的结果集中ans.append(tmp)return ans[len(ans) - 1][0] 前序遍历求所以路径 # Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val0, leftNone, rightNone):
# self.val val
# self.left left
# self.right right
class Solution(object):def findBottomLeftValue(self, root)::type root: TreeNode:rtype: int# 层次遍历from collections import dequetmp [] # 使用队列存储数据ans [0 for _ in range(10001)] # 存放每层的结果为什么要初始化呢因为我们存储的是每一条路基而我们只需要输出最长路径并且是最左边的ans[i]代表的是路径长度为i的路径ans[i]if not root:return 0def dfs(cur):if not cur: # 说明当前节点为零return 0# 中tmp.append(cur.val) # 收集每条路的节点if not cur.left and not cur.right: # 说明到了叶子节点if not ans[len(tmp)]: # 因为这个遍历的顺序是中左右所以先收集的结果是左边的为了防止长度相等的路所以一旦有值就不重新赋值了这样就收集了长度相等的最左边的ans[len(tmp)] tmp[:]return # 左 tmp [1, 2]if cur.left: # 判断左边是否有左孩子如果有那么就一直到低碰到叶子节点就回收dfs(cur.left) # 结束收集左边的节点如果遇到了那么本次的循环就终止掉然后到上一层循环因为这个递归是一个套娃的左右就像 f(f(f(f(x))))无限的套进去最里面的函数终止了说明就不往下走了那么就开始执行每次的函数第一次函数是执行2然在到1tmp.pop() # 回溯 然后回退一个if cur.right: # 判断回退的这个节点是否有有孩子如果有那就往右边找如果没有那么将会进入到有没有左孩子dfs(cur.right,)tmp.pop()dfs(root)for i in range(10000, -1, -1):if ans[i]:return ans[i][-1] 递归 # Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val0, leftNone, rightNone):
# self.val val
# self.left left
# self.right right
class Solution(object):def findBottomLeftValue(self, root)::type root: TreeNode:rtype: int 问题分析首先是最底层然后是左节点然后判断是否到底最底层呢就是你比较每次的深度大小然后只收集最大的叶子点的值self.maxD float(-inf) # 存放的是每次最大深度的结果 self.resul None # 存放的是最后的结果# deepth 0 # 记录每次的叶子长度if not root:return 0self.dfs(root, 0)return self.resuldef dfs(self, cur, deepth):# 没有返回if not cur.left and not cur.right: # 对比深度大的话就跟新result值if deepth self.maxD:self.maxD deepthself.resul cur.valreturn # 左if cur.left:self.dfs(cur.left, deepth 1)if cur.right:self.dfs(cur.right, deepth 1) 二、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。
递归 # Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val0, leftNone, rightNone):
# self.val val
# self.left left
# self.right right
class Solution(object):def hasPathSum(self, root, targetSum)::type root: TreeNode:type targetSum: int:rtype: boolself.tmp []self.r []if not root:return Falseself.dfs(root)if targetSum in self.r:return Truereturn Falsedef dfs(self, root):if not root:return 0self.tmp.append(root.val)if not root.left and not root.right:self.r.append(sum(self.tmp))if root.left:self.dfs(root.left)self.tmp.pop()if root.right:self.dfs(root.right)self.tmp.pop() 递归简化版 # Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val0, leftNone, rightNone):
# self.val val
# self.left left
# self.right right
class Solution(object):def hasPathSum(self, root, targetSum)::type root: TreeNode:type targetSum: int:rtype: boolself.f Falseself.r targetSumif not root:return Falseself.dfs(root, root.val)return self.fdef dfs(self, root, tmp):if not root:return 0if not root.left and not root.right:if tmp self.r:self.f Trueif root.left:self.dfs(root.left, tmp root.left.val) # tmp root.left.val回溯因为递归解释回溯if root.right:self.dfs(root.right, tmp root.right.val) 三、路径总和 II 给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum 找出所有 从根节点到叶子节点 路径总和等于给定目标和的路径。
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,5,1], targetSum 22
输出[[5,4,11,2],[5,8,4,5]]示例 2 输入root [1,2,3], targetSum 5
输出[]示例 3
输入root [1,2], targetSum 0
输出[]
问题分析前序遍历一个统计和一个统计节点 # Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val0, leftNone, rightNone):
# self.val val
# self.left left
# self.right right
class Solution(object):def pathSum(self, root, targetSum)::type root: TreeNode:type targetSum: int:rtype: List[List[int]]# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val0, leftNone, rightNone):
# self.val val
# self.left left
# self.right rightself.tmp []self.r targetSumif not root:return []self.dfs(root, root.val, [int(root.val)])return self.tmpdef dfs(self, root, tmp, tl):if not root:return 0if not root.left and not root.right:if tmp self.r:self.tmp.append(tl)if root.left:self.dfs(root.left, tmp root.left.val, tl [root.left.val]) # tmp root.left.val回溯因为递归解释回溯if root.right:self.dfs(root.right, tmp root.right.val, tl [root.right.val]) 四、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 3000postorder.length inorder.length-3000 inorder[i], postorder[i] 3000inorder 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 class Solution:def buildTree(self, inorder: List[int], postorder: List[int]) - TreeNode:# 第一步: 特殊情况讨论: 树为空. (递归终止条件)if not postorder:return None# 第二步: 后序遍历的最后一个就是当前的中间节点.root_val postorder[-1]root TreeNode(root_val)# 第三步: 找切割点.separator_idx inorder.index(root_val)# 第四步: 切割inorder数组. 得到inorder数组的左,右半边.inorder_left inorder[:separator_idx]inorder_right inorder[separator_idx 1:]# 第五步: 切割postorder数组. 得到postorder数组的左,右半边.# ⭐️ 重点1: 中序数组大小一定跟后序数组大小是相同的.postorder_left postorder[:len(inorder_left)]postorder_right postorder[len(inorder_left): len(postorder) - 1]# 第六步: 递归root.left self.buildTree(inorder_left, postorder_left)root.right self.buildTree(inorder_right, postorder_right)# 第七步: 返回答案return root
