算法训练day18Leetcode找树左下角的值112路径总和106从中序和后续遍历构造二叉树

513 找树左下角的值

题目描述

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
 

提示:

二叉树的节点个数的范围是 [1,104]
-231 <= Node.val <= 231 - 1 

我的想法

找出深度最大的叶子节点，左遍历在前

题目分析

我们来分析一下题目：在树的最后一行找到最左边的值。

首先要是最后一行，然后是最左边的值。

如果使用递归法，如何判断是最后一行呢，其实就是深度最大的叶子节点一定是最后一行。

如果对二叉树深度和高度还有点疑惑的话，请看：110.平衡二叉树 (opens new window)。

所以要找深度最大的叶子节点。

那么如何找最左边的呢？可以使用前序遍历（当然中序，后序都可以，因为本题没有 中间节点的处理逻辑，只要左优先就行），保证优先左边搜索，然后记录深度最大的叶子节点，此时就是树的最后一行最左边的值。

递归三部曲：

1. 确定递归函数的参数和返回值
   参数必须有要遍历的树的根节点，还有就是一个int型的变量用来记录最长深度。 这里就不需要返回值了，所以递归函数的返回类型为void。

本题还需要类里的两个全局变量，maxLen用来记录最大深度，result记录最大深度最左节点的数值。

代码如下：

int maxDepth = INT_MIN;   // 全局变量 记录最大深度
int result;       // 全局变量 最大深度最左节点的数值
void traversal(TreeNode* root, int depth)

2. 确定终止条件
   当遇到叶子节点的时候，就需要统计一下最大的深度了，所以需要遇到叶子节点来更新最大深度。

代码如下：

if (root->left == NULL && root->right == NULL) {
    if (depth > maxDepth) {
        maxDepth = depth;           // 更新最大深度
        result = root->val;   // 最大深度最左面的数值
    }
    return;
}

3. 确定单层递归的逻辑
   在找最大深度的时候，递归的过程中依然要使用回溯，代码如下：

                    // 中
if (root->left) {   // 左
    depth++; // 深度加一
    traversal(root->left, depth);
    depth--; // 回溯，深度减一
}
if (root->right) { // 右
    depth++; // 深度加一
    traversal(root->right, depth);
    depth--; // 回溯，深度减一
}
return;

acm模式完整代码

#include 
#include 

struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    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 = INT_MIN;
    int result;
    void traversal(TreeNode* root, int depth) {
        if (root->left == nullptr && root->right == nullptr) {
            if(depth > maxDepth) {
                maxDepth = depth;
                result = root->val;
            }
            return;
        }
        if (root->left) {
            depth ++;
            traversal(root->left, depth);
            depth --;
        }
        if (root->right) {
            depth ++;
            traversal(root->right, depth);
            depth --;
        }
        return;
    }


    int findBottomLeftValue(TreeNode* root) {
        traversal(root, 0);
        return result;
    }
};

int main() {
    // 使用智能指针创建树节点
    std::unique_ptr<TreeNode> node1 = std::make_unique<TreeNode>(1);
    std::unique_ptr<TreeNode> node2 = std::make_unique<TreeNode>(2);
    std::unique_ptr<TreeNode> node3 = std::make_unique<TreeNode>(3);
    std::unique_ptr<TreeNode> node4 = std::make_unique<TreeNode>(4);
    std::unique_ptr<TreeNode> node5 = std::make_unique<TreeNode>(5);
    std::unique_ptr<TreeNode> node6 = std::make_unique<TreeNode>(6);
    std::unique_ptr<TreeNode> node7 = std::make_unique<TreeNode>(7);

    // 组织成树（注意：这里我们使用裸指针，因为树的结构需要共享指针）
    node1->left = node2.get();
    node1->right = node3.get();
    node2->left = node4.get();
    node3->left = node5.get();
    node3->right = node6.get();
    node5->right = node7.get();

    // 使用 Solution 类的实例
    Solution solution;
    int result = solution.findBottomLeftValue(node1.get()); // 传递裸指针

    // 输出结果
    std::cout << "The bottom left value is: " << result << std::endl;

    // 智能指针自动释放内存
    return 0;
}

112 路径总和

题目描述

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。
示例 2：


输入：root = [1,2,3], targetSum = 5
输出：false
解释：树中存在两条根节点到叶子节点的路径：
(1 --> 2): 和为 3
(1 --> 3): 和为 4
不存在 sum = 5 的根节点到叶子节点的路径。
示例 3：

输入：root = [], targetSum = 0
输出：false
解释：由于树是空的，所以不存在根节点到叶子节点的路径。
 

提示：

树中节点的数目在范围 [0, 5000] 内
-1000 <= Node.val <= 1000
-1000 <= targetSum <= 1000

我的思路

遍历到叶子节点，记录过程中值相加

题目分析

递归
可以使用深度优先遍历的方式（本题前中后序都可以，无所谓，因为中节点也没有处理逻辑）来遍历二叉树

1. 确定递归函数的参数和返回类型
   参数：需要二叉树的根节点，还需要一个计数器，这个计数器用来计算二叉树的一条边之和是否正好是目标和，计数器为int型。

再来看返回值，递归函数什么时候需要返回值？什么时候不需要返回值？这里总结如下三点：

如果需要搜索整棵二叉树且不用处理递归返回值，递归函数就不要返回值。（这种情况就是本文下半部分介绍的113.路径总和ii）

如果需要搜索整棵二叉树且需要处理递归返回值，递归函数就需要返回值。 （这种情况我们在236. 二叉树的最近公共祖先 (opens new window)中介绍）

如果要搜索其中一条符合条件的路径，那么递归一定需要返回值，因为遇到符合条件的路径了就要及时返回。（本题的情况）

而本题我们要找一条符合条件的路径，所以递归函数需要返回值，及时返回，那么返回类型是什么呢？

遍历的路线，并不要遍历整棵树，所以递归函数需要返回值，可以用bool类型表示

bool traversal(treenode* cur, int count)   // 注意函数的返回类型

2.确定终止条件
首先计数器如何统计这一条路径的和呢？

不要去累加然后判断是否等于目标和，那么代码比较麻烦，可以用递减，让计数器count初始为目标和，然后每次减去遍历路径节点上的数值。

如果最后count == 0，同时到了叶子节点的话，说明找到了目标和。

如果遍历到了叶子节点，count不为0，就是没找到。

递归终止条件代码如下：

if (!cur->left && !cur->right && count == 0) return true; // 遇到叶子节点，并且计数为0
if (!cur->left && !cur->right) return false; // 遇到叶子节点而没有找到合适的边，直接返回

3. 确定单层递归的逻辑
   因为终止条件是判断叶子节点，所以递归的过程中就不要让空节点进入递归了。

递归函数是有返回值的，如果递归函数返回true，说明找到了合适的路径，应该立刻返回。

if (cur->left) { // 左 （空节点不遍历）
    // 遇到叶子节点返回true，则直接返回true
    if (traversal(cur->left, count - cur->left->val)) return true; // 注意这里有回溯的逻辑
}
if (cur->right) { // 右 （空节点不遍历）
    // 遇到叶子节点返回true，则直接返回true
    if (traversal(cur->right, count - cur->right->val)) return true; // 注意这里有回溯的逻辑
}
return false;

以上代码中是包含着回溯的，没有回溯，如何后撤重新找另一条路径呢。

回溯隐藏在traversal(cur->left, count - cur->left->val)这里， 因为把count - cur->left->val 直接作为参数传进去，函数结束，count的数值没有改变。

为了把回溯的过程体现出来，可以改为如下代码：

if (cur->left) { // 左
    count -= cur->left->val; // 递归，处理节点;
    if (traversal(cur->left, count)) return true;
    count += cur->left->val; // 回溯，撤销处理结果
}
if (cur->right) { // 右
    count -= cur->right->val;
    if (traversal(cur->right, count)) return true;
    count += cur->right->val;
}
return false;

完整代码

#include 
# include 
struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(int x):val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
    TreeNode(int x, TreeNode* left, TreeNode* right):val(x), left(left), right(right) {}
};

class Solution {
private:
    bool traversal(TreeNode* cur, int count) {
        if (!cur->left && !cur->right && count == 0) return true;
        if (!cur->left && !cur->right) return false;

        if (cur->left) {
            count -= cur->left->val;
            if(traversal(cur->left, count)) return true;
            count += cur->left->val;
        }
        if (cur->right) {
            count -= cur->right->val;
            if (traversal(cur->right, count)) return true;
            count += cur->right->val;
        }
        return false;
    }
public:
    bool hasPathSum(TreeNode* root, int targetSum) {
        if (root == nullptr) return false;
        return traversal(root, targetSum - root->val);
    }
};

int main() {
    // 创建树节点
    std::unique_ptr<TreeNode> root = std::make_unique<TreeNode>(5);
    root->left = new TreeNode(4);
    root->left->left = new TreeNode(11);
    root->left->left->left = new TreeNode(7);
    root->left->left->right = new TreeNode(2);
    root->right = new TreeNode(8);
    root->right->left = new TreeNode(13);
    root->right->right = new TreeNode(4);
    root->right->right->right = new TreeNode(1);

    // 检查路径和
    Solution solution;
    bool hasPath = solution.hasPathSum(root.get(), 22);

    // 输出结果
    if (hasPath) {
        std::cout << "There is a path with sum 22." << std::endl;
    } else {
        std::cout << "There is no path with sum 22." << std::endl;
    }

    // 清理分配的内存
    delete root->left->left->left;
    delete root->left->left->right;
    delete root->left->left;
    delete root->left;
    delete root->right->right->right;
    delete root->right->right;
    delete root->right->left;
    delete root->right;

    return 0;
}

106从中序与后续遍历构造二叉树

题目描述

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 <= 3000
postorder.length == inorder.length
-3000 <= inorder[i], postorder[i] <= 3000
inorder 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

我的想法

先后序遍历找到根节点，再用根节点再中序遍历中进行切割分为左序列和右序列

题目分析

说到一层一层切割，就应该想到了递归。

来看一下一共分几步：

第一步：如果数组大小为零的话，说明是空节点了。

第二步：如果不为空，那么取后序数组最后一个元素作为节点元素。

第三步：找到后序数组最后一个元素在中序数组的位置，作为切割点

第四步：切割中序数组，切成中序左数组和中序右数组 （顺序别搞反了，一定是先切中序数组）

第五步：切割后序数组，切成后序左数组和后序右数组

第六步：递归处理左区间和右区间

TreeNode* traversal (vector& inorder, vector& postorder) {

    // 第一步
    if (postorder.size() == 0) return NULL;

    // 第二步：后序遍历数组最后一个元素，就是当前的中间节点
    int rootValue = postorder[postorder.size() - 1];
    TreeNode* root = new TreeNode(rootValue);

    // 叶子节点
    if (postorder.size() == 1) return root;

    // 第三步：找切割点
    int delimiterIndex;
    for (delimiterIndex = 0; delimiterIndex < inorder.size(); delimiterIndex++) {
        if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
    }

    // 第四步：切割中序数组，得到 中序左数组和中序右数组
    // 第五步：切割后序数组，得到 后序左数组和后序右数组

    // 第六步
    root->left = traversal(中序左数组, 后序左数组);
    root->right = traversal(中序右数组, 后序右数组);

    return root;
}

难点大家应该发现了，就是如何切割，以及边界值找不好很容易乱套。

此时应该注意确定切割的标准，是左闭右开，还有左开右闭，还是左闭右闭，这个就是不变量，要在递归中保持这个不变量。

在切割的过程中会产生四个区间，把握不好不变量的话，一会左闭右开，一会左闭右闭，必然乱套！

首先要切割中序数组，为什么先切割中序数组呢？

切割点在后序数组的最后一个元素，就是用这个元素来切割中序数组的，所以必要先切割中序数组。

中序数组相对比较好切，找到切割点（后序数组的最后一个元素）在中序数组的位置，然后切割，如下代码中我坚持左闭右开的原则：

// 找到中序遍历的切割点
int delimiterIndex;
for (delimiterIndex = 0; delimiterIndex < inorder.size(); delimiterIndex++) {
    if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
}

// 左闭右开区间：[0, delimiterIndex)
vector leftInorder(inorder.begin(), inorder.begin() + delimiterIndex);
// [delimiterIndex + 1, end)
vector rightInorder(inorder.begin() + delimiterIndex + 1, inorder.end() );

首先要切割中序数组，为什么先切割中序数组呢？

切割点在后序数组的最后一个元素，就是用这个元素来切割中序数组的，所以必要先切割中序数组。

中序数组相对比较好切，找到切割点（后序数组的最后一个元素）在中序数组的位置，然后切割，如下代码中我坚持左闭右开的原则：

// postorder 舍弃末尾元素，因为这个元素就是中间节点，已经用过了
postorder.resize(postorder.size() - 1);

// 左闭右开，注意这里使用了左中序数组大小作为切割点：[0, leftInorder.size)
vector leftPostorder(postorder.begin(), postorder.begin() + leftInorder.size());
// [leftInorder.size(), end)
vector rightPostorder(postorder.begin() + leftInorder.size(), postorder.end());

acm模式代码

#include 
#include 

struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(int x):val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
    TreeNode(int x, TreeNode* left, TreeNode* right):val(x), left(left), right(right) {}

};

class Solution {
private:
    TreeNode* traversal(std::vector<int>& inorder, std::vector<int>& postorder) {
        if (postorder.size() == 0) return nullptr;
        
        int rootvalue = postorder[postorder.size() - 1];
        TreeNode* root = new TreeNode(rootvalue);

        if (postorder.size() == 1) return root;

        int delimiterIndex;
        for (delimiterIndex = 0; delimiterIndex < inorder.size(); delimiterIndex++) {
            if (inorder[delimiterIndex] == rootvalue) break;
        }

        std::vector<int> leftInorder(inorder.begin(), inorder.begin() + delimiterIndex);
        std::vector<int> rightInorder(inorder.begin() + delimiterIndex +1, inorder.end());

        postorder.resize(postorder.size() - 1);

        std::vector<int> leftPostorder(postorder.begin(), postorder.begin() + leftInorder.size());
        std::vector<int> rightPostorder(postorder.begin() + leftInorder.size(), postorder.end());

        root->left = traversal(leftInorder, leftPostorder);
        root->right = traversal(rightInorder, rightPostorder);
        return root;
        
    }
public:
    TreeNode* buildTree(std::vector<int> &inorder, std::vector<int> &postorder) {
        if (inorder.size() == 0 || postorder.size() == 0) return nullptr;
        return traversal(inorder, postorder);
    }
};

void printTree(TreeNode* node) {
    if (node != nullptr) {
        printTree(node->left);
        printTree(node->right);
        std::cout << node->val << " ";

    }
}
int main() {
    // 创建中序和后序遍历的序列
    std::vector<int> inorder = {9, 3, 15, 20, 7};
    std::vector<int> postorder = {9, 15, 7, 20, 3};

    // 创建Solution实例并重建二叉树
    Solution solution;
    TreeNode* root = solution.buildTree(inorder, postorder);

    // 打印重建后的二叉树结构
    std::cout << "The reconstructed tree (inorder): ";
    printTree(root);
    std::cout << std::endl;

    // 注意：这里没有删除TreeNode的实例，实际应用中应考虑内存管理

    return 0;
}

今日学习的文章和视频链接

https://www.bilibili.com/video/BV1vW4y1i7dn/?vd_source=8272bd48fee17396a4a1746c256ab0ae
https://programmercarl.com/0106.%E4%BB%8E%E4%B8%AD%E5%BA%8F%E4%B8%8E%E5%90%8E%E5%BA%8F%E9%81%8D%E5%8E%86%E5%BA%8F%E5%88%97%E6%9E%84%E9%80%A0%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91.html#%E6%80%9D%E8%B7%AF