当前位置: 首页 > news >正文

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇3

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇3

在这里插入图片描述

116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针

116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 - 力扣(LeetCode)

描述

给定一个 完美二叉树 ,其所有叶子节点都在同一层,每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下:

struct Node {int val;Node *left;Node *right;Node *next;
}

填充它的每个 next 指针,让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点,则将 next 指针设置为 NULL。

初始状态下,所有 next 指针都被设置为 NULL。

示例

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:root = [1,2,3,4,5,6,7]
输出:[1,#,2,3,#,4,5,6,7,#]
解释:给定二叉树如图 A 所示,你的函数应该填充它的每个 next 指针,以指向其下一个右侧节点,如图 B 所示。序列化的输出按层序遍历排列,同一层节点由 next 指针连接,‘#’ 标志着每一层的结束。

示例 2:

输入:root = []
输出:[]

提示

  • 树中节点的数量在 [0, 212 - 1] 范围内
  • -1000 <= node.val <= 1000

进阶

  • 你只能使用常量级额外空间。
  • 使用递归解题也符合要求,本题中递归程序占用的栈空间不算做额外的空间复杂度。

代码解析

/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:int val;Node* left;Node* right;Node* next;Node() : val(0), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {}Node(int _val) : val(_val), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {}Node(int _val, Node* _left, Node* _right, Node* _next): val(_val), left(_left), right(_right), next(_next) {}
};
*/class Solution {
public:Node* connect(Node* root) {Node* result;Node*  node ; //迭代节点queue<Node* > my_que; //队列if(root == nullptr) return root;else // 根节点进队列{my_que.push(root);}while(my_que.empty() != 1){int size = my_que.size(); for(int i=0 ; i<size ; i++) {node = my_que.front(); //该层级的点弹出放入数组my_que.pop();if(i<size-1)//如果该节点不是该层次的最后一个,next指针连接下一个{node->next = my_que.front();}else//该节点是该层次的最后一个,next连接空{node->next = nullptr;}//每一个弹出点的下一个层级左右节点压入队列if(node->left != nullptr)    my_que.push(node->left);if(node->right != nullptr)   my_que.push(node->right);}}return root;}
};

117. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 II

117. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 II - 力扣(LeetCode)

描述

给定一个二叉树:

struct Node {int val;Node *left;Node *right;Node *next;
}

填充它的每个 next 指针,让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点,则将 next 指针设置为 NULL 。

初始状态下,所有 next 指针都被设置为 NULL 。

示例

示例 1:
在这里插入图片描述

输入:root = [1,2,3,4,5,null,7]
输出:[1,#,2,3,#,4,5,7,#]
解释:给定二叉树如图 A 所示,你的函数应该填充它的每个 next 指针,以指向其下一个右侧节点,如图 B 所示。序列化输出按层序遍历顺序(由 next 指针连接),‘#’ 表示每层的末尾。

示例 2:

输入:root = []
输出:[]

提示

树中的节点数在范围 [0, 6000] 内
-100 <= Node.val <= 100

进阶

  • 你只能使用常量级额外空间。
  • 使用递归解题也符合要求,本题中递归程序的隐式栈空间不计入额外空间复杂度。

代码解析

/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:int val;Node* left;Node* right;Node* next;Node() : val(0), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {}Node(int _val) : val(_val), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {}Node(int _val, Node* _left, Node* _right, Node* _next): val(_val), left(_left), right(_right), next(_next) {}
};
*/class Solution {
public:Node* connect(Node* root) {queue<Node*> my_que;  if( root == nullptr ) return root;else my_que.push(root);while(my_que.size() != 0){int size = my_que.size();for(int i=0 ; i<size ;i++){Node* tmp_node = my_que.front();my_que.pop();if(i == size-1) tmp_node->next = nullptr;else tmp_node->next = my_que.front();if(tmp_node->left != nullptr) my_que.push(tmp_node->left);if(tmp_node->right != nullptr) my_que.push(tmp_node->right);}}return root;}
};

104. 二叉树的最大深度

104. 二叉树的最大深度 - 力扣(LeetCode)

描述

给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。

二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

示例

示例 1:

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:3

示例 2:

输入:root = [1,null,2]
输出:2

提示

  • 树中节点的数量在 [0, 104] 区间内。
  • -100 <= Node.val <= 100

代码解析

层次遍历
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:int maxDepth(TreeNode* root) {TreeNode* node ; //迭代节点queue<TreeNode*> my_que; //队列int result = 0;if(root == nullptr) return result;else // 根节点进队列{my_que.push(root);}while(my_que.empty() != 1){int size = my_que.size();result +=1;//计算层级数量for(int i=0 ; i<size ; i++) {node = my_que.front(); //该层级的点弹出放入数组my_que.pop();//每一个弹出点的下一个层级左右节点压入队列if(node->left != nullptr)    my_que.push(node->left);if(node->right != nullptr)   my_que.push(node->right);}}return result;}
};
递归遍历
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:int getdepth(TreeNode* root){if(root==nullptr) return 0;int left_depth = getdepth(root->left);int right_depth = getdepth(root->right);return 1+max(left_depth , right_depth);}int maxDepth(TreeNode* root) {if(root == nullptr) return 0;return getdepth(root);}
};

111. 二叉树的最小深度

111. 二叉树的最小深度 - 力扣(LeetCode)

描述

给定一个二叉树,找出其最小深度。

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

说明:叶子节点是指没有子节点的节点。

示例

示例 1:

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:2
示例 2:

输入:root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6]
输出:5

提示

  • 树中节点数的范围在 [0, 105] 内
  • -1000 <= Node.val <= 1000

代码解析

层次遍历
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:int minDepth(TreeNode* root) {TreeNode* node ; //迭代节点queue<TreeNode*> my_que; //队列int result = 0;vector<int> min_num;if(root == nullptr) return result;else // 根节点进队列{my_que.push(root);}while(my_que.empty() != 1){int size = my_que.size();result +=1;for(int i=0 ; i<size ; i++) {node = my_que.front(); //该层级的点弹出放入数组my_que.pop();// cout<<node->val<<' '<<node->left<<' '<<node->right<<endl;//每一个弹出点的下一个层级左右节点压入队列if(node->left != nullptr)    my_que.push(node->left);if(node->right != nullptr)   my_que.push(node->right);//找到叶子节点if(node->left == nullptr && node->right == nullptr)  min_num.push_back(result);}}//排序找到叶子节点所在最小层sort(min_num.begin(),min_num.end());return min_num[0];}
};
递归法
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:int getdepth(TreeNode* cur){if(cur == nullptr) return 0;int right_depth , left_depth;//左子树为空,直接测量右子树if(cur->left == nullptr && cur->right != nullptr){right_depth = getdepth(cur->right);return 1 + right_depth;}else if(cur->left != nullptr && cur->right == nullptr) //右子树为空,直接测量左子树{left_depth = getdepth(cur->left);return 1 + left_depth;}else//左右子树都为空或都不为空,左右子树均测量,返回最小值{left_depth = getdepth(cur->left);right_depth = getdepth(cur->right);return 1 +  min(left_depth,right_depth);}}int minDepth(TreeNode* root) {if(root == nullptr) return 0;return getdepth(root);}
};

相关文章:

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇3

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇3 116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 描述 给定一个 完美二叉树 &#xff0c;其所有叶子节点都在同一层&#xff0c;每个父节点都有两个子节点。二叉树…...

强制卸载挂载目录

当遇到磁盘卸载失败提示 device is busy fuser -a 显示所有命令行中指定的文件&#xff0c;默认情况下被访问的文件才会被显示。 -c 和-m一样&#xff0c;用于POSIX兼容。 -k 杀掉访问文件的进程。如果没有指定-signal就会发送SIGKILL信号。结合 –signal -signal 使用指定的信…...

HiveSQL——sum(if()) 条件累加

注&#xff1a;参考文章&#xff1a; HiveSql面试题10--sum(if)统计问题_hive sum if-CSDN博客文章浏览阅读5.8k次&#xff0c;点赞6次&#xff0c;收藏19次。0 需求分析t_order表结构字段名含义oid订单编号uid用户idotime订单时间&#xff08;yyyy-MM-dd&#xff09;oamount订…...

Linux命令行工具使用HTTP代理的方法详解

亲爱的Linux用户们&#xff0c;有没有想过在命令行世界里&#xff0c;你的每一个指令都能悄无声息地穿越千山万水&#xff0c;而不被外界窥探&#xff1f;哈哈&#xff0c;没错&#xff0c;就是通过HTTP代理&#xff01;今天&#xff0c;我们就来一起探索如何在Linux命令行工具…...

idea mavn 中途新建gitignore文件如何生效

两种情况下项目代码中新建gitignore文件如何生效。 第一种情况项目代码下没有模块的情况 直接在该项目代码的根目录下进入git命令行执行&#xff1a; git rm -r --cached . git add . 注意上面两个命令后面都有一个点 第二种情况是有模块的情况 需要进入模块目录执行上…...

Hadoop:认识MapReduce

MapReduce是一个用于处理大数据集的编程模型和算法框架。其优势在于能够处理大量的数据&#xff0c;通过并行化来加速计算过程。它适用于那些可以分解为多个独立子任务的计算密集型作业&#xff0c;如文本处理、数据分析和大规模数据集的聚合等。然而&#xff0c;MapReduce也有…...

9.4 OpenGL帧缓冲:纹理和帧缓冲之间的反馈循环

纹理和帧缓冲之间的反馈循环 Feedback Loops Between Textures and the Framebuffer 当在图形编程中&#xff0c;特别是OpenGL这样的图形API中处理纹理&#xff08;Texture&#xff09;和帧缓冲区&#xff08;Framebuffer&#xff09;时&#xff0c;可能会出现一种称为“反馈循…...

相机图像质量研究(6)常见问题总结:光学结构对成像的影响--对焦距离

系列文章目录 相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍 相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍 相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍 相机图像质量研究(4)常见问题总结&#xff1a;光学结构对成像的影响--焦距 相机图像质量研究(5)常见问题总结&#xff1a;光学结构对成…...

fast.ai 机器学习笔记(二)

机器学习 1&#xff1a;第 5 课 原文&#xff1a;medium.com/hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618 译者&#xff1a;飞龙 协议&#xff1a;CC BY-NC-SA 4.0 来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它&#xff0c;这些笔记将继续更…...

vue3 elementplus DateTimePicker 日期时间设置默认时间为当天

DateTimePicker里面有个自带属性 可以实现这个需求&#xff0c;如图&#xff1a; // 设置当前当天时间范围 00: 00: 00 - 23:59:59 const currentDate [setDefaultDate(0), setDefaultDate(1)]const setDefaultDate (type:number ): string > {let t ;let date new Da…...

2024年笔记--centos docker离线安装启动失败

Failed to start Docker Application Container Engine 错误如下&#xff1a; [rootel70 docker]# systemctl start docker.service Job for docker.service failed because start of the service was attempted too often. See "systemctl status docker.service" …...

2024.2.10 DMS(数据库管理系统)初体验

数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件&#xff0c;用于建立、使用和维护数据库&#xff0c;简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制&#xff0c;以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据&#xff0c;数据库管…...

zk集群--集群同步

1.概述 前面一章分析了集群下启动阶段选举过程&#xff0c;一旦完成选举&#xff0c;通过执行QuorumPeer的setPeerState将设置好选举结束后自身的状态。然后&#xff0c;将再次执行QuorumPeer的run的新的一轮循环&#xff0c; QuorumPeer的run的每一轮循环&#xff0c;先判断…...

复习面经哦

1.函数可以变量提升 JavaScript 中的函数存在变量提升的概念&#xff0c;这意味着在执行代码之前&#xff0c;函数声明会被提升到其作用域的顶部。这使得你可以在函数声明之前调用函数。然而&#xff0c;这种行为只适用于函数声明&#xff0c;而不是函数表达式。 下面是一些关…...

c++ STL系列——(二)vector

引言 在现代C编程中&#xff0c;std::vector是最常用的动态数组实现之一&#xff0c;它是C标准模板库&#xff08;STL&#xff09;的一部分。vector提供了一种方式&#xff0c;以单一数据结构来存储元素集合&#xff0c;并且可以动态地调整大小以适应新元素。本文将深入探讨ve…...

STM32能够做到数据采集和发送同时进行吗?

STM32能够做到数据采集和发送同时进行吗&#xff1f; 在开始前我有一些资料&#xff0c;是我根据网友给的问题精心整理了一份「STM32的资料从专业入门到高级教程」&#xff0c; 点个关注在评论区回复“888”之后私信回复“888”&#xff0c;全部无偿共享给大家&#xff01;&am…...

5.Swift常量

Swift 常量 在 Swift 中&#xff0c;除了可以声明变量&#xff08;使用 var 关键字&#xff09;&#xff0c;还可以声明常量&#xff08;使用 let 关键字&#xff09;。常量在赋值后就不能再修改其值&#xff0c;适合用于存储不会改变的数据。以下是关于 Swift 常量的一些重要…...

Linux运行级别 | 管理Linux服务

Linux运行级别 级别&#xff1a; 0关机1单用户2多用户但是不运行nfs网路文件系统3默认的运行级别&#xff0c;给一个黑的屏幕&#xff0c;只能敲命令4未使用5默认的运行级别&#xff0c;图形界面6重启切换运行级别&#xff1a; init x管理Linux服务 systemctl命令&#xf…...

Nginx 配置 SSL证书

成功配置SSL证书后&#xff0c;您将能够通过HTTPS加密通道安全访问Nginx服务器。 一、准备材料 SSL证书绑定的域名已完成DNS解析&#xff0c;即您的域名与主机IP地址相互映射。您可以通过DNS验证证书工具&#xff0c;检测域名DNS解析是否生效。具体操作&#xff1a; 【1】登录…...

如何正确理解和获取S参数

S参数是网络参数&#xff0c;定义了反射波和入射波之间的关系&#xff0c;给定频率的S参数矩阵指定端口反射波b的矢量相对于端口入射波a的矢量&#xff0c;如下所示&#xff1a; bS∙a 在此基础上&#xff0c;如下图所示&#xff0c;为一个常见的双端口网络拓扑图&#xff1a;…...

vscode里如何用git

打开vs终端执行如下&#xff1a; 1 初始化 Git 仓库&#xff08;如果尚未初始化&#xff09; git init 2 添加文件到 Git 仓库 git add . 3 使用 git commit 命令来提交你的更改。确保在提交时加上一个有用的消息。 git commit -m "备注信息" 4 …...

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真 题 ( 满 分 1 0 0 分 时 间 1 2 0 分 钟 ) 一、单选题(每题只有一个正确答案,答错、不答或多答均不得分) 1.纪要的特点不包括()。 A.概括重点 B.指导传达 C. 客观纪实 D.有言必录 【答案】: D 2.1864年,()预言了电磁波的存在,并指出…...

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?

Otsu 是一种自动阈值化方法&#xff0c;用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理&#xff0c;能够自动确定一个阈值&#xff0c;将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

DBAPI如何优雅的获取单条数据

API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API&#xff0c;查询的是单条数据&#xff0c;比如根据主键ID查询用户信息&#xff0c;sql如下&#xff1a; select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的&#xff0c;如下&#xff1a; {&qu…...

Axios请求超时重发机制

Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式&#xff1a; 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

C++ 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)

给定半径r&#xff0c;求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子&#xff1a; 输入&#xff1a;r 5 输出&#xff1a;78.53982 解释&#xff1a;由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982&#xff0c;因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...

零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式

第四部分&#xff1a;行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习&#xff01;行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想&#xff1a;使多个对象都有机会处…...

【Oracle】分区表

个人主页&#xff1a;Guiat 归属专栏&#xff1a;Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...

Go 并发编程基础:通道(Channel)的使用

在 Go 中&#xff0c;Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式&#xff0c;用于在多个 Goroutine 之间传递数据&#xff0c;从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...

STM32---外部32.768K晶振(LSE)无法起振问题

晶振是否起振主要就检查两个1、晶振与MCU是否兼容&#xff1b;2、晶振的负载电容是否匹配 目录 一、判断晶振与MCU是否兼容 二、判断负载电容是否匹配 1. 晶振负载电容&#xff08;CL&#xff09;与匹配电容&#xff08;CL1、CL2&#xff09;的关系 2. 如何选择 CL1 和 CL…...