深度优先遍历:863. 二叉树中所有距离为 K 的结点(中等)

定一个二叉树(具有根结点 root), 一个目标结点 target ,和一个整数值 K 。

返回到目标结点 target 距离为 K 的所有结点的值的列表。 答案可以以任何顺序返回。

示例 1:输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], target = 5, K = 2

              输出:[7,4,1]

解释:  所求结点为与目标结点(值为 5)距离为 2 的结点,

             值分别为 7,4,以及 1


解题思路: target 已知,从target 出发,使用深度优先搜索去寻找与target 距离为 k 的所有结点,即深度为 k 的所有结点。

                   可知要寻找与target距离为k的结点,不应该只往子节点深度遍历,也要去深度遍历父节点。

                   用一个哈希表记录每个结点的父结点, 即创建hashMap,key表示子节点的值,value表示该子节点对应的父节点。

                   因为即遍历子节点也遍历父节点,可能会重复访问结点,为避免在深度优先搜索时重复访问结点,递归时额外传入来源结点from,在递归前比较目标结点是否与来源结点相同,不同的情况下才进行递归。

class Solution {

    Map<Integer, TreeNode> hashParent = new HashMap<Integer, TreeNode>(); // 哈希表记录每个结点的父结点

    List<Integer> returnList = new ArrayList<Integer>(); //要返回的所有的节点的值,即到target距离为K的所有结点

    public List<Integer> distanceK(TreeNode root, TreeNode target, int k) {

        findParent(root);

        findReturnList(target, null, 0, k);

        return returnList;

    }

    public void findParent(TreeNode node) { // 创建子节点-父节点hash表

        if (node.left != null) {

            hashParent.put(node.left.val, node);

            findParent(node.left);

        }

        if (node.right != null) {

            hashParent.put(node.right.val, node);

            findParent(node.right);

        }

    }

    public void findReturnList(TreeNode root, TreeNode from, int depth, int k) { // 深度优先遍历

        if(root == null) {  //遍历到空结点,停止遍历;

            return;

        }

        if(depth == k) { //遍历到深度为k,停止遍历;

            returnList.add(root.val);

            return;

        }

        if(root.left != from) { //即将要访问的左节点不是来源结点from

            findReturnList(root.left, root, depth+1, k); //深度遍历左节点

        }

        if(root.right != from) {  //即将要访问的右节点不是来源结点from

            findReturnList(root.right, root, depth+1, k);  //深度遍历右节点

        }

        if(hashParent.get(root.val) != from) {   //即将要访问的父节点节点不是来源结点from

            findReturnList(hashParent.get(root.val), root, depth+1, k); // //深度遍历父节点

        }

    }

}

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