代码随想录DAY17|二叉树4
算法训练DAY17|二叉树4
110.平衡二叉树
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给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。
本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。
示例 1:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]
返回 true 。
示例 2:
给定二叉树 [1,2,2,3,3,null,null,4,4]
返回 false 。
题外话
咋眼一看这道题目和104.二叉树的最大深度 (opens new window)很像，其实有很大区别。
这里强调一波概念：
-
二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数。
-
二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数。
但leetcode中强调的深度和高度很明显是按照节点来计算的，如图：
关于根节点的深度究竟是1 还是 0，不同的地方有不一样的标准，leetcode的题目中都是以节点为一度，即根节点深度是1。但维基百科上定义用边为一度，即根节点的深度是0，我们暂时以leetcode为准（毕竟要在这上面刷题）。
因为求深度可以从上到下去查 所以需要前序遍历（中左右），而高度只能从下到上去查，所以只能后序遍历（左右中）
本题思路
#递归
此时大家应该明白了既然要求比较高度，必然是要后序遍历。
递归三步曲分析：
-
明确递归函数的参数和返回值
参数：当前传入节点。 返回值：以当前传入节点为根节点的树的高度。
那么如何标记左右子树是否差值大于1呢？
如果当前传入节点为根节点的二叉树已经不是二叉平衡树了，还返回高度的话就没有意义了。
所以如果已经不是二叉平衡树了，可以返回-1 来标记已经不符合平衡树的规则了。
代码如下：
// -1 表示已经不是平衡二叉树了，否则返回值是以该节点为根节点树的高度 int getHeight(TreeNode* node)
-
明确终止条件
递归的过程中依然是遇到空节点了为终止，返回0，表示当前节点为根节点的树高度为0
代码如下：
if (node == NULL) {
return 0;
}
-
明确单层递归的逻辑
如何判断以当前传入节点为根节点的二叉树是否是平衡二叉树呢？当然是其左子树高度和其右子树高度的差值。
分别求出其左右子树的高度，然后如果差值小于等于1，则返回当前二叉树的高度，否则返回-1，表示已经不是二叉平衡树了。
代码如下：
int leftHeight = getHeight(node->left); // 左
if (leftHeight == -1) return -1;
int rightHeight = getHeight(node->right); // 右
if (rightHeight == -1) return -1;
int result;
if (abs(leftHeight - rightHeight) > 1) { // 中
result = -1;
} else {
result = 1 + max(leftHeight, rightHeight); // 以当前节点为根节点的树的最大高度
}
return result;
代码精简之后如下：
int leftHeight = getHeight(node->left); if (leftHeight == -1) return -1; int rightHeight = getHeight(node->right); if (rightHeight == -1) return -1; return abs(leftHeight - rightHeight) > 1 ? -1 : 1 + max(leftHeight, rightHeight);
此时递归的函数就已经写出来了，这个递归的函数传入节点指针，返回以该节点为根节点的二叉树的高度，如果不是二叉平衡树，则返回-1。
getHeight整体代码如下：
int getHeight(TreeNode* node) {
if (node == NULL) {
return 0;
}
int leftHeight = getHeight(node->left);
if (leftHeight == -1) return -1;
int rightHeight = getHeight(node->right);
if (rightHeight == -1) return -1;
return abs(leftHeight - rightHeight) > 1 ? -1 : 1 + max(leftHeight, rightHeight);
}
最后本题整体递归代码如下：
class Solution {
public:
// 返回以该节点为根节点的二叉树的高度，如果不是平衡二叉树了则返回-1
int getHeight(TreeNode* node) {
if (node == NULL) {
return 0;
}
int leftHeight = getHeight(node->left);
if (leftHeight == -1) return -1;
int rightHeight = getHeight(node->right);
if (rightHeight == -1) return -1;
return abs(leftHeight - rightHeight) > 1 ? -1 : 1 + max(leftHeight, rightHeight);
}
bool isBalanced(TreeNode* root) {
return getHeight(root) == -1 ? false : true;
}
};
#迭代
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257. 二叉树的所有路径
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给定一个二叉树，返回所有从根节点到叶子节点的路径。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例:
思路
这道题目要求从根节点到叶子的路径，所以需要前序遍历，这样才方便让父节点指向孩子节点，找到对应的路径。
在这道题目中将第一次涉及到回溯，因为我们要把路径记录下来，需要回溯来回退一个路径再进入另一个路径。
前序遍历以及回溯的过程如图：
我们先使用递归的方式，来做前序遍历。要知道递归和回溯就是一家的，本题也需要回溯。
#递归
-
递归函数参数以及返回值
要传入根节点，记录每一条路径的path，和存放结果集的result，这里递归不需要返回值，代码如下：
void traversal(TreeNode* cur, vector& path, vector & result)
-
确定递归终止条件
在写递归的时候都习惯了这么写：
if (cur == NULL) {
终止处理逻辑
}
但是本题的终止条件这样写会很麻烦，因为本题要找到叶子节点，就开始结束的处理逻辑了（把路径放进result里）。
那么什么时候算是找到了叶子节点？ 是当 cur不为空，其左右孩子都为空的时候，就找到叶子节点。
所以本题的终止条件是：
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) {
终止处理逻辑
}
为什么没有判断cur是否为空呢，因为下面的逻辑可以控制空节点不入循环。
再来看一下终止处理的逻辑。
这里使用vector 结构path来记录路径，所以要把vector 结构的path转为string格式，再把这个string 放进 result里。
那么为什么使用了vector 结构来记录路径呢？ 因为在下面处理单层递归逻辑的时候，要做回溯，使用vector方便来做回溯。
可能有的同学问了，我看有些人的代码也没有回溯啊。
其实是有回溯的，只不过隐藏在函数调用时的参数赋值里，下文我还会提到。
这里我们先使用vector结构的path容器来记录路径，那么终止处理逻辑如下：
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) { // 遇到叶子节点
string sPath;
for (int i = 0; i < path.size() - 1; i++) { // 将path里记录的路径转为string格式
sPath += to_string(path[i]);
sPath += "->";
}
sPath += to_string(path[path.size() - 1]); // 记录最后一个节点（叶子节点）
result.push_back(sPath); // 收集一个路径
return;
}
-
定单层递归逻辑
因为是前序遍历，需要先处理中间节点，中间节点就是我们要记录路径上的节点，先放进path中。
path.push_back(cur->val);
然后是递归和回溯的过程，上面说过没有判断cur是否为空，那么在这里递归的时候，如果为空就不进行下一层递归了。
所以递归前要加上判断语句，下面要递归的节点是否为空，如下
if (cur->left) {
traversal(cur->left, path, result);
}
if (cur->right) {
traversal(cur->right, path, result);
}
此时还没完，递归完，要做回溯啊，因为path 不能一直加入节点，它还要删节点，然后才能加入新的节点。
那么回溯要怎么回溯呢，一些同学会这么写，如下：
if (cur->left) {
traversal(cur->left, path, result);
}
if (cur->right) {
traversal(cur->right, path, result);
}
path.pop_back();
这个回溯就有很大的问题，我们知道，回溯和递归是一一对应的，有一个递归，就要有一个回溯，这么写的话相当于把递归和回溯拆开了， 一个在花括号里，一个在花括号外。
所以回溯要和递归永远在一起，世界上最遥远的距离是你在花括号里，而我在花括号外！
那么代码应该这么写：
if (cur->left) {
traversal(cur->left, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
if (cur->right) {
traversal(cur->right, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
那么本题整体代码如下：
// 版本一
class Solution {
private:
void traversal(TreeNode* cur, vector& path, vector& result) {
path.push_back(cur->val); // 中，中为什么写在这里，因为最后一个节点也要加入到path中
// 这才到了叶子节点
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) {
string sPath;
for (int i = 0; i < path.size() - 1; i++) {
sPath += to_string(path[i]);
sPath += "->";
}
sPath += to_string(path[path.size() - 1]);
result.push_back(sPath);
return;
}
if (cur->left) { // 左
traversal(cur->left, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
if (cur->right) { // 右
traversal(cur->right, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
}
public:
vector binaryTreePaths(TreeNode* root) {
vector result;
vector path;
if (root == NULL) return result;
traversal(root, path, result);
return result;
}
};
如上的C++代码充分体现了回溯。
那么如上代码可以精简成如下代码：
class Solution {
private:
void traversal(TreeNode* cur, string path, vector& result) {
path += to_string(cur->val); // 中
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) {
result.push_back(path);
return;
}
if (cur->left) traversal(cur->left, path + "->", result); // 左
if (cur->right) traversal(cur->right, path + "->", result); // 右
}
public:
vector binaryTreePaths(TreeNode* root) {
vector result;
string path;
if (root == NULL) return result;
traversal(root, path, result);
return result;
}
};
如上代码精简了不少，也隐藏了不少东西。
注意在函数定义的时候void traversal(TreeNode* cur, string path, vector ，定义的是string path，每次都是复制赋值，不用使用引用，否则就无法做到回溯的效果。（这里涉及到C++语法知识）
那么在如上代码中，貌似没有看到回溯的逻辑，其实不然，回溯就隐藏在traversal(cur->left, path + "->", result);中的 path + "->"。 每次函数调用完，path依然是没有加上"->" 的，这就是回溯了。
为了把这份精简代码的回溯过程展现出来，大家可以试一试把：
if (cur->left) traversal(cur->left, path + "->", result); // 左 回溯就隐藏在这里
改成如下代码：
path += "->"; traversal(cur->left, path, result); // 左
即：
if (cur->left) {
path += "->";
traversal(cur->left, path, result); // 左
}
if (cur->right) {
path += "->";
traversal(cur->right, path, result); // 右
}
此时就没有回溯了，这个代码就是通过不了的了。
如果想把回溯加上，就要 在上面代码的基础上，加上回溯，就可以AC了。
if (cur->left) {
path += "->";
traversal(cur->left, path, result); // 左
path.pop_back(); // 回溯 '>'
path.pop_back(); // 回溯 '-'
}
if (cur->right) {
path += "->";
traversal(cur->right, path, result); // 右
path.pop_back(); // 回溯 '>'
path.pop_back(); // 回溯 '-'
}
整体代码如下：
//版本二
class Solution {
private:
void traversal(TreeNode* cur, string path, vector& result) {
path += to_string(cur->val); // 中，中为什么写在这里，因为最后一个节点也要加入到path中
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) {
result.push_back(path);
return;
}
if (cur->left) {
path += "->";
traversal(cur->left, path, result); // 左
path.pop_back(); // 回溯 '>'
path.pop_back(); // 回溯 '-'
}
if (cur->right) {
path += "->";
traversal(cur->right, path, result); // 右
path.pop_back(); // 回溯'>'
path.pop_back(); // 回溯 '-'
}
}
public:
vector binaryTreePaths(TreeNode* root) {
vector result;
string path;
if (root == NULL) return result;
traversal(root, path, result);
return result;
}
};
大家应该可以感受出来，如果把 path + "->"作为函数参数就是可以的，因为并没有改变path的数值，执行完递归函数之后，path依然是之前的数值（相当于回溯了）
综合以上，第二种递归的代码虽然精简但把很多重要的点隐藏在了代码细节里，第一种递归写法虽然代码多一些，但是把每一个逻辑处理都完整的展现出来了。
#拓展
在第二版本的代码中，其实仅仅是回溯了 -> 部分（调用两次pop_back，一个pop> 一次pop-），大家应该疑惑那么 path += to_string(cur->val); 这一步为什么没有回溯呢？ 一条路径能持续加节点 不做回溯吗？
其实关键还在于 参数，使用的是 string path，这里并没有加上引用& ，即本层递归中，path + 该节点数值，但该层递归结束，上一层path的数值并不会受到任何影响。 如图所示：
节点4 的path，在遍历到节点3，path+3，遍历节点3的递归结束之后，返回节点4（回溯的过程），path并不会把3加上。
所以这是参数中，不带引用，不做地址拷贝，只做内容拷贝的效果。（这里涉及到C++引用方面的知识）
在第一个版本中，函数参数我就使用了引用，即 vector ，这是会拷贝地址的，所以 本层递归逻辑如果有path.push_back(cur->val); 就一定要有对应的 path.pop_back()
那有同学可能想，为什么不去定义一个 string& path 这样的函数参数呢，然后也可能在递归函数中展现回溯的过程，但关键在于，path += to_string(cur->val); 每次是加上一个数字，这个数字如果是个位数，那好说，就调用一次path.pop_back()，但如果是 十位数，百位数，千位数呢？ 百位数就要调用三次path.pop_back()，才能实现对应的回溯操作，这样代码实现就太冗余了。
所以，第一个代码版本中，我才使用 vector 类型的path，这样方便给大家演示代码中回溯的操作。 vector类型的path，不管 每次 路径收集的数字是几位数，总之一定是int，所以就一次 pop_back就可以。
#迭代法
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404.左叶子之和
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计算给定二叉树的所有左叶子之和。
示例：
思路
首先要注意是判断左叶子，不是二叉树左侧节点，所以不要上来想着层序遍历。
因为题目中其实没有说清楚左叶子究竟是什么节点，那么我来给出左叶子的明确定义：节点A的左孩子不为空，且左孩子的左右孩子都为空（说明是叶子节点），那么A节点的左孩子为左叶子节点
大家思考一下如下图中二叉树，左叶子之和究竟是多少？
其实是0，因为这棵树根本没有左叶子！
但看这个图的左叶子之和是多少？
相信通过这两个图，大家对最左叶子的定义有明确理解了。
那么判断当前节点是不是左叶子是无法判断的，必须要通过节点的父节点来判断其左孩子是不是左叶子。
如果该节点的左节点不为空，该节点的左节点的左节点为空，该节点的左节点的右节点为空，则找到了一个左叶子，判断代码如下：
if (node->left != NULL && node->left->left == NULL && node->left->right == NULL) {
左叶子节点处理逻辑
}
#递归法
递归的遍历顺序为后序遍历（左右中），是因为要通过递归函数的返回值来累加求取左叶子数值之和。
递归三部曲：
-
确定递归函数的参数和返回值
判断一个树的左叶子节点之和，那么一定要传入树的根节点，递归函数的返回值为数值之和，所以为int
使用题目中给出的函数就可以了。
-
确定终止条件
如果遍历到空节点，那么左叶子值一定是0
if (root == NULL) return 0;
注意，只有当前遍历的节点是父节点，才能判断其子节点是不是左叶子。 所以如果当前遍历的节点是叶子节点，那其左叶子也必定是0，那么终止条件为：
if (root == NULL) return 0; if (root->left == NULL && root->right== NULL) return 0; //其实这个也可以不写，如果不写不影响结果，但就会让递归多进行了一层。
-
确定单层递归的逻辑
当遇到左叶子节点的时候，记录数值，然后通过递归求取左子树左叶子之和，和 右子树左叶子之和，相加便是整个树的左叶子之和。
代码如下：
int leftValue = sumOfLeftLeaves(root->left); // 左
if (root->left && !root->left->left && !root->left->right) {
leftValue = root->left->val;
}
int rightValue = sumOfLeftLeaves(root->right); // 右
int sum = leftValue + rightValue; // 中
return sum;
整体递归代码如下：
class Solution {
public:
int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return 0;
if (root->left == NULL && root->right== NULL) return 0;
int leftValue = sumOfLeftLeaves(root->left); // 左
if (root->left && !root->left->left && !root->left->right) { // 左子树就是一个左叶子的情况
leftValue = root->left->val;
}
int rightValue = sumOfLeftLeaves(root->right); // 右
int sum = leftValue + rightValue; // 中
return sum;
}
};
以上代码精简之后如下：
class Solution {
public:
int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return 0;
int leftValue = 0;
if (root->left != NULL && root->left->left == NULL && root->left->right == NULL) {
leftValue = root->left->val;
}
return leftValue + sumOfLeftLeaves(root->left) + sumOfLeftLeaves(root->right);
}
};
#迭代法
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