LeetCode 297. 二叉树的序列化与反序列化 | Python

297. 二叉树的序列化与反序列化


题目来源:力扣(LeetCode)https://leetcode-cn.com/problems/serialize-and-deserialize-binary-tree

题目


序列化是将一个数据结构或者对象转换为连续的比特位的操作,进而可以将转换后的数据存储在一个文件或者内存中,同时也可以通过网络传输到另一个计算机环境,采取相反方式重构得到原数据。

请设计一个算法来实现二叉树的序列化与反序列化。这里不限定你的序列 / 反序列化算法执行逻辑,你只需要保证一个二叉树可以被序列化为一个字符串并且将这个字符串反序列化为原始的树结构。

示例:

你可以将以下二叉树:

    1
   / \
  2   3
     / \
    4   5

序列化为 "[1,2,3,null,null,4,5]"

提示: 这与 LeetCode 目前使用的方式一致,详情请参阅 LeetCode 序列化二叉树的格式。你并非必须采取这种方式,你也可以采用其他的方法解决这个问题。

说明: 不要使用类的成员 / 全局 / 静态变量来存储状态,你的序列化和反序列化算法应该是无状态的。

解题思路


思路:深度优先搜索

根据题目,我们可以了解到。其实二叉树序列化,是将二叉树按照某种遍历方式以某种格式保存为字符串。在本篇幅当中,我们使用的方法是使用深度优先搜索来达到这个目的。

在这里,我们使用的深度优先搜索的思路,用递归实现,在此过程中,我们使用先序遍历的方式来进行解决。

我们使用递归的时候,只需要关注单个节点,剩下就交给递归实现。使用先序遍历的是因为:先序遍历的访问顺序是先访问根节点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。这样在我们首先反序列化的时候能够直接定位到根节点。

这里有个需要注意的地方,当遇到 null 节点的时候,要进行标识。这样在反序列化的时候才能够分辨出这里是 null 节点。

下面使用先序遍历的方式,借助示例 1,用图解的形式说明序列化的过程:

图解

在上面的图示中,根据先序遍历的访问顺序,从根节点 1 开始,序列化字符为 1。然后遍历左子树,此时左子树的根节点为 2,序列化字符为 1, 2, 。这个时候从 2 开始,访问左节点 (1, 2, null, ),右节点 (1, 2, null, null)。在这里 null,就是前面所说标记 null 的符号。这个回到根节点,访问右子树。同样是按照先序遍历的访问顺序,最终序列化字符串的结果是: 1, 2, null, null, 3, 4, null, null, 5, null, null, 。

至于如何反序列化?根据先序遍历的访问顺序的规则来分割,我们从左到右遍历这个序列化的字符串:

  • 当前元素为 null 时,为空树;
  • 不存在上面的情况时,先解析左子树,再解析右子树

具体的实现代码如下。

代码实现


# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Codec:

    def serialize(self, root):
        """Encodes a tree to a single string.
        
        :type root: TreeNode
        :rtype: str
        """
        if root == None:
            return 'null,'
        left_serialize = self.serialize(root.left)
        right_serialize = self.serialize(root.right)
        return str(root.val) + ',' + left_serialize + right_serialize


    def deserialize(self, data):
        """Decodes your encoded data to tree.
        
        :type data: str
        :rtype: TreeNode
        """
        def dfs(queue):
            val = queue.popleft()
            if val == 'null':
                return None
            node =  TreeNode(val)
            node.left = dfs(queue)
            node.right = dfs(queue)
            return node
        
        from collections import deque

        queue = deque(data.split(','))

        return dfs(queue)


            

            
        
        

# Your Codec object will be instantiated and called as such:
# codec = Codec()
# codec.deserialize(codec.serialize(root))

实现结果


实现结果

总结


  • 先了解,二叉树序列化其实是按照某种遍历方式,结果以某种格式保存为字符串。
  • 采用 dfs 的方法(同样可以使用 bfs),按照先序遍历的访问方式,序列化二叉树。这里使用先序遍历的方法,同样是方便反序列化时能够快速定位到根节点。因为先序遍历的访问顺序为:先访问根节点,然后遍历左子树,最后遍历右节点。
  • 进行序列化的时候,当遇到 None 时,需要进行标识,这样在反序列化的时候才能够分辨此处为 None,是空树。
  • 反序列化,按照先序遍历的访问规则,分割前面序列化后的字符串,按照从左到右的顺序遍历:
    • 当元素为 null 时,表示是空树;
    • 否则先解析左子树,再解析右子树。
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,921评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,635评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,393评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,836评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,833评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,685评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,043评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,694评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,671评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,670评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,779评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,424评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,027评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,984评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,214评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,108评论 2 351
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,517评论 2 343