代码随想录day18--二叉树的应用6

LeetCode530.二叉搜索树的最小绝对差值

题目描述:

给你一个二叉搜索树的根节点 root ,返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。

差值是一个正数,其数值等于两值之差的绝对值。

示例 1:

输入:root = [4,2,6,1,3]
输出:1

示例 2:

输入:root = [1,0,48,null,null,12,49]
输出:1

思路:

·求最小绝对差值,因为二叉搜索树是一个有序的树,所以,可以使用中序遍历,再去求保存到数组中的元素的最小绝对差值,这样就会简单很多了

·使用快慢指针(双指针)进行遍历,也可以进行求解,将快指针定义在第一位,慢指针定义为NULL,每次共同移动一个结点

使用数组遍历二叉树代码如下:

class Solution {
public:
    vector<int> vec;
    void traversal(TreeNode* cur){//使用中序遍历二叉树,将二叉树保存至数组中
        if(cur == NULL) return ;
        traversal(cur->left);
        vec.push_back(cur->val);
        traversal(cur->right);
    }
    int getMinimumDifference(TreeNode* root) {
        int result = INT_MAX;
        traversal(root);
        for(int i = 1;i < vec.size();i++){//求最小绝对差值
            result = min(result,vec[i]-vec[i-1]);
        }
        return result;
    }
};

双指针法:

class Solution {
public:
    int result = INT_MAX;
    TreeNode* pre = NULL;
    void traversal(TreeNode* cur){
        if(cur == NULL) return ;
        traversal(cur->left);
        if(pre != NULL){
            result = min(result,cur->val - pre->val);
        }
        pre = cur;
        traversal(cur->right);
    }
    int getMinimumDifference(TreeNode* root) {
        traversal(root);
        return result;
    }
};

总结:遇到二叉搜索树的题目时,如果有要求最值、差值之类的,都要思考一下二叉搜索树是有序的,要利用好这一隐藏条件。

同时要学会在递归中如何记录前后两个指针,这是一个小技巧,我们前面也有用过,后面的题目也一定会用。

LeetCode.501二叉搜索树中的众数

题目描述:

给你一个含重复值的二叉搜索树(BST)的根节点 root ,找出并返回 BST 中的所有 众数(即,出现频率最高的元素)。

如果树中有不止一个众数,可以按 任意顺序 返回。

假定 BST 满足如下定义:

  • 结点左子树中所含节点的值 小于等于 当前节点的值
  • 结点右子树中所含节点的值 大于等于 当前节点的值
  • 左子树和右子树都是二叉搜索树

示例 1:

输入:root = [1,null,2,2]
输出:[2]

示例 2:

输入:root = [0]
输出:[0]

解题思路:

·注意题目中需要遍历的是二叉搜索树,而不是普通二叉树,如果是普通二叉树会难很多,所以这里就不做过多赘述,而二叉搜索树是有序的这一特点要记牢。

·与前一题一样,使用双指针进行解题,定义cur为快指针,pre为慢指针,若cur->val==pre->val则count++,再定义maxCount,若maxCount==count则放入数组中,若不等于则清空数组,最终返回数组

代码如下:

class Solution {
private:
    int count = 0;
    int maxCount = 0;
    TreeNode* pre = NULL;
    vector<int> vec;
    void traversal(TreeNode* cur){
        if(cur == NULL) return ;

        traversal(cur->left);

        if(pre == NULL){
            count = 1;
        }else if(pre->val == cur->val){
            count++;
        }else{
            count = 1;
        }

        pre = cur;

        if(maxCount == count){
            vec.push_back(cur->val);
        }
        if(maxCount < count){
            maxCount = count;
            vec.clear();
            vec.push_back(cur->val);
        }

        traversal(cur->right);
    }
public:
    vector<int> findMode(TreeNode* root) {
        count = 0;
        pre = NULL;
        traversal(root);
        return vec;
    }
};

总结:本题意在加深对二叉搜索树的理解,当然了,作者我在没看题解之前也是没有想到解法的,要多做题,脑中的想法才会多

LeetCode236.二叉树的最近公共祖先

题目描述:
 

给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。

百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个节点 p、q,最近公共祖先表示为一个节点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”

示例 1:

输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
输出:3
解释:节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 。

示例 2:

输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4
输出:5
解释:节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5 。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。

示例 3:

输入:root = [1,2], p = 1, q = 2
输出:1

解题思路:

·这道题的解题思路,需要自底向上查找,就能找到公共祖先了,所以解这道题使用的是后续遍历,根据左右子树的返回值,来处理中节点的逻辑

代码如下:

class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if(root == q || root == p || root == NULL) return root;
        TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left,p,q);
        TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right,p,q);
        if(left != NULL && right != NULL) return root;

        if(left == NULL && right != NULL) return right;
        else if(left != NULL && right == NULL) return left;
        else return NULL;
    }
};

总结:

1.求最下公共祖先,需要自底向上遍历,所以要使用后序遍历,也就是回溯

2.在回溯的过程中,必然要遍历整棵二叉树,即使已经找到了结果,依然要把其他节点遍历完,因为要使用递归函数的返回值(也就算left和right)做逻辑判断

3.要理解如果返回值left为空,right不为空,为什么要返回right,为什么可以用返回right传给上一层结果

需要对二叉树,递归和回溯有一定的理解,有些难度。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/373198.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

WPF控件-ItemsControl

介绍 ItemsControl是用于展示一组项的控件。我们常见的列表&#xff08;ListBox&#xff09;、数据表格&#xff08;DataGrid&#xff09;等都是继承自ItemsControl。可用于自定义样式展示各种批量的数据集合。 常见使用示例&#xff1a; <ItemsControl ItemsSource"…

客户端会话技术-Cookie

一、会话技术 1.1 概述 会话&#xff1a;一次会话中包含多次**请求和响应** 一次会话&#xff1a;浏览器第一次给服务器资源发送请求&#xff0c;此时会话建立&#xff0c;直到有一方断开为止 会话的功能&#xff1a;在一次会话的范围内的多次请求间&#xff0c;共享数据 …

用 Delphi 程序调用 Python 代码画曲线图 -- 数据来自 Delphi 程序

接本博客上一篇文章&#xff0c;使用 Python 的 matplotlib 库画曲线。 上次是为了实现调用该库&#xff0c;数据是直接写死在 Python 代码里面的。代码是这一行&#xff1a; squares [1, 4, 9, 16, 25]; 既然是 Delphi 调用 Python 的库&#xff0c;数据应该是 Delphi 的程…

微信小程序的图片色彩分析,窃取网络图片的主色调

1、安装 Mini App Color Thief 包 包括下载包&#xff0c;简单使用都有&#xff0c;之前写了&#xff0c;这里就不写了 网址&#xff1a;微信小程序的图片色彩分析&#xff0c;窃取主色调&#xff0c;调色板-CSDN博客 2、 问题和解决方案 问题&#xff1a;由于我们的窃取图片的…

【大数据】Flink 中的 Slot、Task、Subtask、并行度

Flink 中的 Slot、Task、Subtask、并行度 1.并行度2.Task 与线程3.算子链与 slot 共享资源组4.Task slots 与系统资源5.总结 我们在使用 Flink 时&#xff0c;经常会听到 task&#xff0c;slot&#xff0c;线程 以及 并行度 这几个概念&#xff0c;对于初学者来说&#xff0c;这…

CAN总线接口–协议

8.2 CAN总线接口–协议 这一节我们将详细地了解CAN总线的协议以深入地掌握CAN总线应用和设计。目前CAN总线的标准化被分割成6个部分&#xff0c;即ISO 11898-1~6&#xff0c; 这个6个部分分别对CAN总线的链路层和物理层、高速物理介质附属层、低速物理介质附属层、时间触发的CA…

第八届:世界3D渲染挑战赛《无尽阶梯》正式开启

全世界的3D艺术创作者们引颈期盼的盛事“全球3D渲染艺术大奖赛”已迈入第八个年头。本届比赛的主题为“无尽的阶梯”&#xff0c;参赛者们可通过挑战赛展现自身的创造力&#xff0c;比赛在行业内拥有极高的知名度&#xff0c;含金量十足&#xff0c;参赛这可通过这里提高自己在…

给ChatGPT喂词,模仿风格

例如给出下面一段话&#xff1a; 翻译成中文&#xff1a; 下面图片是ChatGPT回复的&#xff1a; 下面的两张图是提示1和提示2在Midjourney里面生成的图&#xff0c;从图片上看整体画风出来的图片效果还是不错的&#xff1a; 章节视频 下载地址 请到到百度网盘自由观看 链接&a…

业务拓展利器!跨境电商如何选对代理IP?IPIDEA 一键连接全球商机!

文章目录 一、跨境电商发展与海外代理IP的重要性1.1 跨境电商的发展现状1.2 海外代理IP在跨境电商中的重要性 二、选对代理IP品牌的关键因素三、IPIDEA海外IP代理的优势3.1 IPIDEA的优势3.2 IPIDEA提供的代理类型 四、使用IPIDEA爬虫实战五、总结 一、跨境电商发展与海外代理IP…

Pandas教程11:关于pd.DataFrame.shift(1)数据下移的示例用法

---------------pandas数据分析集合--------------- Python教程71&#xff1a;学习Pandas中一维数组Series Python教程74&#xff1a;Pandas中DataFrame数据创建方法及缺失值与重复值处理 Pandas数据化分析&#xff0c;DataFrame行列索引数据的选取&#xff0c;增加&#xff0c…

TrinityCore安装记录

TrinityCore模拟魔兽世界&#xff08;World of Warcraft&#xff09;的开源项目&#xff0c;并且该项目代码广泛的优化、改善和清理代码。 前期按照官方手册按部就班的安装即可。 注意几点&#xff1a; 1 需要配置Ubuntu22.04版本的服务器或者Debian11 服务器。2 需要使用gi…

本地缓存Ehcache的应用实践 | 京东云技术团队

java本地缓存包含多个框架&#xff0c;其中常用的包括&#xff1a;Caffeine、Guava Cache和Ehcache&#xff0c; 其中Caffeine号称本地缓存之王&#xff0c;也是近年来被众多程序员推崇的缓存框架&#xff0c;同时也是SpringBoot内置的本地缓存实现。但是除了Caffeine之外&…

打开双重el-dialog后出现遮罩后如何解决?

背景&#xff1a; 打开el-dialog后&#xff0c;再次打开另外一个el-dialog&#xff0c;出现以下画面。 解决方式&#xff1a;在第二个el-dialog增加append-to-body <el-dialog :close-on-click-modal“true” :visible.sync“createVisible” v-if“createVisible” :width…

【Java网络编程05】网络原理进阶(三)

1. HTTP协议概述 HTTP协议&#xff1a;又被称为"超文本传输协议"&#xff0c;是一种使用非常广泛的应用层协议&#xff0c;我们之前在文件章节介绍过文本文件与二进制文件的区别&#xff0c;文本可以看做字符串&#xff08;能在utf8/gbk等编码表中查找到合法字符&am…

【并发编程】原子累加器

&#x1f4dd;个人主页&#xff1a;五敷有你 &#x1f525;系列专栏&#xff1a;并发编程 ⛺️稳重求进&#xff0c;晒太阳 JDK8之后有专门做累加的类&#xff0c;效率比自己做快数倍以上 累加器性能比较 参数是方法 // supplier 提供者 无中生有 ()->结果// func…

Springboot 整合 Quartz(定时任务框架)

一、java 定时任务调度的实现方式 1、Timer 特点是&#xff1a;简单易用&#xff0c;但由于所有任务都是由同一个线程来调度&#xff0c;因此所有任务都是串行执行的&#xff0c;同一时间只能有一个任务在执行&#xff0c;前一个任务的延迟或异常都将会影响到之后的任务&#…

SpringBoot 集成 WebSocket,实现后台向前端推送信息

SpringBoot 集成 WebSocket&#xff0c;实现后台向前端推送信息 在一次项目开发中&#xff0c;使用到了Netty网络应用框架&#xff0c;以及MQTT进行消息数据的收发&#xff0c;这其中需要后台来将获取到 的消息主动推送给前端&#xff0c;于是就使用到了MQTT&#xff0c;特此…

spring-authorization-server 公共客户端方式获取授权码和Token的流程

spring-authorization-serve【版本1.2.1】官方文档中提及了关于RegisteredClient中所涉及的客户端身份验证方法&#xff0c;也就是RegisteredClient中提及的clientAuthenticationMethods属性对应的“none”值&#xff0c;目前clientAuthenticationMethods属性支持的值包含&…

SpringBoot 登录检验JWT令牌 生成与校验

JWT官网 https://jwt.io/ 引入依赖 <dependency><groupId>io.jsonwebtoken</groupId><artifactId>jjwt</artifactId><version>0.9.1</version> </dependency>设置过期时间 LocalDateTime localDateTime LocalDateTime.now().…

《低功耗方法学》翻译——附录B:UPF命令语法

附录B&#xff1a;UPF命令语法 本章介绍了文本中引用的所选UPF命令的语法。 节选自“统一电源格式&#xff08;UPF&#xff09;标准&#xff0c;1.0版”&#xff0c;经该Accellera许可复制。版权所有&#xff1a;(c)2006-2007。Accellera不声明或代表摘录材料的准确性或内容&…