代码随想录算法训练营Day18 | 513. 找树左下角的值、112.路径总和、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树

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513.找树左下角的值

这题按照之前的前序遍历思路也不算难，但是为了判断条件需要建很多变量，细节也很多。

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（图片来源网络，侵删）

递归——前序遍历

思路：保存最大深度与最大左转次数。满足以下条件之一则进行更新：

1、当前层数大于最大层数

2、当前层数等于最大层数，但左转次数大于最大左转次数

· 返回值类型：void，不需要返回值，将结果使用一个引用进行维护即可

· 传入参数：

（图片来源网络，侵删）

TreeNode* cur：当前节点的指针

int depth：当前深度

int& maxDepth：最大深度

int leftTurn：当前左转次数

int& maxLeft：最大左转次数

int &ans：当前左下角的值

（图片来源网络，侵删）

· 单层递归逻辑——前序遍历：

中：如果当前节点是叶子节点则检测是否满足更新条件，如果满足则更新结果

左：递归访问左孩子，深度+1，左转次数+1

右：递归访问右孩子，深度+1，左转次数不变

void traversal(TreeNode* cur, int depth, int leftTurn, int& maxDepth, int& maxLeft, int& ans) {
	if (!cur)
		return;
	if (!cur->left && !cur->right) {
		// 更新条件：层数更大，或层数相同但左转次数更多
		if ((depth > maxDepth) || (depth == maxDepth && leftTurn > maxLeft)) {
			ans = cur->val;
		}
		// 这里直接可以返回，但要在更新结果时也对maxDepth和maxLeft进行更新
	}
	maxDepth = std::max(depth, maxDepth);
	maxLeft = std::max(leftTurn, maxLeft);
	traversal(cur->left, depth + 1, leftTurn + 1, maxDepth, maxLeft, ans);
	traversal(cur->right, depth + 1, leftTurn, maxDepth, maxLeft, ans);
}
int findBottomLeftValue(TreeNode* root) {
	int ans = root->val;
	int maxDepth = 1;
	int maxLeft = 0;
	traversal(root, 1, 0, maxDepth, maxLeft, ans);
	return ans;
}

迭代法非常简单：使用层序遍历，记录每层第一个遍历到的节点则是当前的左下角节点。

112.路径总和

依旧使用前序遍历

递归——前序遍历

思路：不断记录当前路径总和，当到达叶子节点时判断是否等于目标

· 返回值类型：void，不需要返回值，将结果使用一个引用进行维护即可

· 传入参数：

TreeNode* cur：当前节点的指针

int sum：当前路径总和

int& targetSum：目标路径和（可以优化掉，使sum初始值==targetSum）

bool &ans：判断是否有符合题目要求路径的布尔值，初始为false

· 单层递归逻辑——前序遍历：

中：先更新路径总和，如果当前节点是叶子节点则检测路径总和是否等于目标值，如果等于则将ans更新为true

左：递归访问左孩子

右：递归访问右孩子

void traversal(TreeNode* cur, int sum, int& targetSum, bool& ans) {
	// 节点为空时返回，找到目标值时也直接返回
	if (ans || !cur)
		return;
	sum += cur->val;
	// 和等于目标值且为叶节点时，将结果设置为true
	if (sum == targetSum && !cur->left && !cur->right) {
		ans = true;
		return;
	}
	traversal(cur->left, sum, targetSum, ans);
	traversal(cur->right, sum, targetSum, ans);
}
bool hasPathSum(TreeNode* root, int targetSum) {
	bool ans = false;
	if (root)
		traversal(root, 0, targetSum, ans);
	return ans;
}

113.路径总和II

与上题一样，不同的仅有将ans从布尔值变为一个记录结果的vector数组

void traversal(TreeNode* cur, int sum, vector path, vector& ans) {
	if (!cur)
		return;
	// 中
	sum -= cur->val;
	// 更新路径
	path.push_back(cur->val);
	if (!sum && !cur->left && !cur->right) {
		// 符合条件则将当前路径加入结果数组
		ans.push_back(path);
		return;
	}
	//左
	traversal(cur->left, sum, path, ans);
	// 右
	traversal(cur->right, sum, path, ans);
}
vector pathSum(TreeNode* root, int targetSum) {
	vector ans;
	traversal(root, targetSum, {}, ans);
	return ans;
}

106.从中序与后序遍历序列构造二叉树

这题的重点是理解如何递归地分割序列

中间节点（当前节点）是后序序列的最后一个元素

· 中序序列分割：以中间节点为界进行分割，前面的是左子树的中序序列，后面的是右子树的中序序列

· 后序序列分割：后序序列分割后的长度与中序序列分割后的长度统一，根据长度依次分割出左右子树的后序序列

注意需要先分割中序再分割后序，因为分割后序序列需要中序序列的长度信息

需要先获取当前节点才能分割出左右子树，所以使用前序遍历：

递归——前序遍历

思路：将当前序列不断分割出当前节点、左子树序列、右子树序列，递归地构造二叉树

· 返回值类型：TreeNode*，返回当前节点所代表子树的指针

· 传入参数：

vector inorder：当前子树的中序序列

vector postorder：当前子树的后序序列

· 单层递归逻辑——前序遍历：

中：先获取节点值（等于后序序列的最后一个元素）并创建当前节点，根据当前节点分割左右子树的中序和后序序列。

左：递归地获取左子树，将其地址赋给当前节点的左子树

右：递归地获取右子树，将其地址赋给当前节点的右子树

TreeNode* traversal(vector inorder, vector postorder){
	if (inorder.empty())
		return nullptr;
	// 中
	int val = *(postorder.end() - 1);
	TreeNode* cur = new TreeNode(val);		// 这里得创建在堆区，不然节点会被自动销毁
	// 如果是叶子节点，直接进行返回（剪枝）
	if (inorder.size() == 1)
		return cur;
	// 分割中序序列
	auto iterIn = std::find(inorder.begin(), inorder.end(), val);	// 以根节点为界
	vector leftIn(inorder.begin(), iterIn);
	vector rightIn(iterIn + 1, inorder.end());
	// 分割后序序列
	auto iterPost = postorder.begin() + leftIn.size();			// 利用长度与中序序列相同的特性
	vector leftPost(postorder.begin(), iterPost);
	vector rightPost(iterPost, postorder.end() - 1);
	// 左
	cur->left = traversal(leftIn, leftPost);
	// 右
	cur->right = traversal(rightIn, rightPost);
	return cur;
}
TreeNode* buildTree(vector& inorder, vector& postorder) {
	return traversal(inorder, postorder);
}

105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树

与上一题一样，仅有分割方法稍有不同，这次中间节点值为前序序列的第一个元素。

TreeNode* traversal(vector preorder, vector inorder) {
	if (preorder.empty())
		return nullptr;
	// 中
	int val = preorder[0];
	TreeNode* cur = new TreeNode(val);		// 这里得创建在堆区，不然会自动销毁
	// 如果是叶子节点，直接进行返回（剪枝）
	if (inorder.size() == 1)
		return cur;
	// 分割中序序列
	auto iterIn = std::find(inorder.begin(), inorder.end(), val);	// 以根节点为界
	vector leftIn(inorder.begin(), iterIn);
	vector rightIn(iterIn + 1, inorder.end());
	// 分割前序序列
	auto iterPre = preorder.begin() + leftIn.size() + 1;			// 利用长度与中序序列相同的特性
	vector leftPre(preorder.begin() + 1, iterPre);
	vector rightPre(iterPre, preorder.end());
	// 左
	cur->left = traversal(leftPre, leftIn);
	// 右
	cur->right = traversal(rightPre, rightIn);
	return cur;
}
TreeNode* buildTree(vector& preorder, vector& inorder) {
	return traversal(preorder, inorder);
}