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110.平衡二叉树
解题思路
递归
实现代码
257. 二叉树的所有路径
解题思路
递归
实现代码
404.左叶子之和
解题思路
# 递归法
实现代码
题目链接:110. 平衡二叉树
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 。
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:
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)
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;
}
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。
class Solution {
public boolean isBalanced(TreeNode root) {
return getH(root)!=-1;
}
public int getH(TreeNode root){
if(root==null) return 0;
int left=getH(root.left);
if(left==-1) return -1;
int right=getH(root.right);
if(right==-1) return -1;
return Math.abs(left-right)>1?-1:1+Math.max(left,right);
}
}
题目链接:257. 二叉树的所有路径
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:
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。
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)
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;
}
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
}
//解法一
//方式一
class Solution {
/**
* 递归法
*/
public List binaryTreePaths(TreeNode root) {
List res = new ArrayList<>();// 存最终的结果
if (root == null) {
return res;
}
List paths = new ArrayList<>();// 作为结果中的路径
traversal(root, paths, res);
return res;
}
private void traversal(TreeNode root, List paths, List res) {
paths.add(root.val);// 前序遍历,中
// 遇到叶子结点
if (root.left == null && root.right == null) {
// 输出
StringBuilder sb = new StringBuilder();// StringBuilder用来拼接字符串,速度更快
for (int i = 0; i < paths.size() - 1; i++) {
sb.append(paths.get(i)).append("->");
}
sb.append(paths.get(paths.size() - 1));// 记录最后一个节点
res.add(sb.toString());// 收集一个路径
return;
}
// 递归和回溯是同时进行,所以要放在同一个花括号里
if (root.left != null) { // 左
traversal(root.left, paths, res);
paths.remove(paths.size() - 1);// 回溯
}
if (root.right != null) { // 右
traversal(root.right, paths, res);
paths.remove(paths.size() - 1);// 回溯
}
}
}
//方式二
class Solution {
List result = new ArrayList<>();
public List binaryTreePaths(TreeNode root) {
deal(root, "");
return result;
}
public void deal(TreeNode node, String s) {
if (node == null)
return;
if (node.left == null && node.right == null) {
result.add(new StringBuilder(s).append(node.val).toString());
return;
}
String tmp = new StringBuilder(s).append(node.val).append("->").toString();
deal(node.left, tmp);
deal(node.right, tmp);
}
}
// 解法二
class Solution {
/**
* 迭代法
*/
public List binaryTreePaths(TreeNode root) {
List result = new ArrayList<>();
if (root == null)
return result;
Stack
题目链接:404.左叶子之和
计算给定二叉树的所有左叶子之和。
示例:
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:
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。
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。
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;
//递归
class Solution {
public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
if (root == null) return 0;
int leftValue = sumOfLeftLeaves(root.left); // 左
int rightValue = sumOfLeftLeaves(root.right); // 右
int midValue = 0;
if (root.left != null && root.left.left == null && root.left.right == null) {
midValue = root.left.val;
}
int sum = midValue + leftValue + rightValue; // 中
return sum;
}
}
//迭代
class Solution {
public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
if (root == null) return 0;
Stack stack = new Stack<> ();
stack.add(root);
int result = 0;
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode node = stack.pop();
if (node.left != null && node.left.left == null && node.left.right == null) {
result += node.left.val;
}
if (node.right != null) stack.add(node.right);
if (node.left != null) stack.add(node.left);
}
return result;
}
}
// 层序遍历迭代法
class Solution {
public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
int sum = 0;
if (root == null) return 0;
Queue queue = new LinkedList<>();
queue.offer(root);
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
while (size -- > 0) {
TreeNode node = queue.poll();
if (node.left != null) { // 左节点不为空
queue.offer(node.left);
if (node.left.left == null && node.left.right == null){ // 左叶子节点
sum += node.left.val;
}
}
if (node.right != null) queue.offer(node.right);
}
}
return sum;
}
}