06-20:刷题综合二:二叉树

二叉树专题

0、二叉树的最大路径和

核心思路:

(1)首先,考虑实现一个简化的函数 maxGain(node),该函数计算二叉树中的一个节点的最大贡献值,具体而言,就是在以该节点为根节点的子树中寻找以该节点为起点的一条路径,使得该路径上的节点值之和最大。

当前节点的以当前节点为起点的路径节点值最大

if not root:return 0

return root.val+max(left,right)

(2)其次,深度优先搜索的过程中更新全局最大值

maxnum=max(maxnum,root.val+left+right)

核心代码如下:

复杂度分析

参考网址:https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-maximum-path-sum/solution/er-cha-shu-zhong-de-zui-da-lu-jing-he-by-leetcode-/

1、二叉树的序列化和反序列化

1)dfs

核心代码如下:

class TreeNode:

#    def __init__(self, x):

#        self.val = x

#        self.left = None

#        self.right = None

class Solution:

    flag = -1

    def Serialize(self, root):

        # write code here

        if not root:

            return '#'

        else:

            return str(root.val)+','+self.Serialize(root.left)+','+self.Serialize(root.right)

序列化:

递归

根左右


    def Deserialize(self, s):

        # write code here

        self.flag=self.flag+1


        lists=s.split(',')


        node=None

        if lists[self.flag]!='#':


            node=TreeNode(int(lists[self.flag]))

            node.left=self.Deserialize(s)

            node.right=self.Deserialize(s)

        return node

反序列化:

递归

根 左 右

相对应

注意:根节点的索引

2)bfs

核心代码如下:

class Solution:

    def Serialize(self, root):

        # write code here

        res=[]

        queue=[root]

        while len(queue)>0:

            tmp=queue.pop(0)

            if tmp:

                res.append(str(tmp.val))

                queue.append(tmp.left)

                queue.append(tmp.right)

            else:

                res.append('x')


        return ','.join(res)

序列化:

宽度优先搜索:

注意空和非空都添加到数组中


    def Deserialize(self, s):

        if (s == 'x'):

            return None

        # write code here

        lists=s.split(',')

        root=TreeNode(int(lists[0]))

        queue=[root]

        cur=1

        while cur<len(lists):


            node=queue.pop(0)


            leftval=lists[cur]

            rightval=lists[cur+1]


            if leftval!='x':

                leftnode=TreeNode(int(leftval))

                node.left=leftnode

                queue.append(leftnode)


            if rightval!='x':

                rightnode=TreeNode(int(rightval))

                node.right=rightnode

                queue.append(rightnode)


            cur=cur+2

        return root

反序列化:

1)节点索引

2)判断是否为空值,添加左右节点

2、二叉树的右视图

(1)重建二叉树

递归

核心思路:确定左右子树

def recreate(xianxu,zhongxu):

            if not xianxu or not zhongxu:

                return None

            rootval=xianxu[0]

            root=TreeNode(rootval)

            index=zhongxu.index(rootval)

            root.left=recreate(xianxu[1:index+1],zhongxu[:index])

            root.right=recreate(xianxu[index+1:],zhongxu[index+1:])

            return root

        root=recreate(xianxu , zhongxu)

(2)右视图

1)层序遍历

核心:输出每一层,把最后一个节点输出

注意每一层添加节点的时候,只添加非空节点

代码如下:

d=[root]

        res=[]

        res.append(root.val)

        while d:

                l=[]

                for i in range(len(d)):

                    tmp=d.pop(0)

                    if tmp.left:

                        l.append(tmp.left)

                    if tmp.right:

                        l.append(tmp.right)

                d=l

                if l:

                    res.append(l[-1].val)

        return res

2)递归输出右视图

核心思路:层数与右节点

递归算法核心思路

def rightsideview(root,level,path):

            if not root:

                return

            if level>len(path):

              path.append(root.val)

            rightsideview(root.right,level+1,path)

            rightsideview(root.left,level+1,path)

        root=recreate(xianxu , zhongxu)

        res=[]

        rightsideview(root,1,res)

        return res


参考网址:

199. 二叉树的右视图(高效方法) https://blog.csdn.net/weixin_40673608/article/details/86558877

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