代码随想录算法训练营第十五天|层序遍历、226、101

原创 已于 2024-01-31 22:00:25 修改 · 472 阅读 · 8 ·
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#算法 #python #数据结构

于 2024-01-10 17:58:55 首次发布
本文介绍了二叉树的层序遍历原理及其在广度优先搜索中的应用，涉及如何在二叉树中实现翻转节点和判断对称二叉树的递归策略。
层序遍历

题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录

笔记：关键在于确定什么时候换行。二叉树的层序遍历，就是图论中的广度优先搜索在二叉树中的应用。了解了层序遍历的原理，可以举一反三很多层序遍历的题目。

226.翻转二叉树

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笔记：只要把每一个节点的左右孩子翻转一下，就可以达到整体翻转的效果

 

101. 对称二叉树 （优先掌握递归）  

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笔记：其实我们要比较的是两个树（这两个树是根节点的左右子树），比较的是两个子树的里侧和外侧的元素是否相等。

代码随想录算法训练营第十五天| 层序遍历 226 翻转二叉树 101 对称二叉树
名不显时心不朽，再挑灯火看文章
11-08 2166
代码随想录算法训练营第十五天| 层序遍历 226 翻转二叉树 101 对称二叉树
代码随想录算法训练营第十五天 | 层序遍历
qq_45163431的博客
04-17 312
链接: 层序遍历（1）层序遍历：使用队列实现层序遍历，也就是广度优先搜索。从根节点开始，push进入队列中并记录此时队列中的数量size，将size个元素依次pop出队列，每个元素pop出来的时候需要将它的子节点push进入队列。使用二维数组记录最终结果并返回。然后做一做十道题。 以下是自己写题的想法： （2）107. 二叉树的层序遍历 II： 题目要求自底向上进行层序遍历（叶子从左到右）：不知道怎么做，看答案。看完答案发现是用链表存储层序遍历的结果，并且用头插法将答案进行反转即可。 （3）199. 二叉树
代码随想录算法训练营第十五天|层序遍历
weixin_42797677的博客
05-23 1023
给你二叉树的根节点root，返回其节点值的。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。
代码随想录算法训练营第十五天| 层序遍历 226.翻转二叉树 101. 对称二叉树
qq_22081185的博客
09-07 256
层序遍历题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0102.%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E7%9A%84%E5%B1%82%E5%BA%8F%E9%81%8D%E5%8E%86.html226.翻转二叉树 （优先掌握递归）题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0226.%E7%BF%BB%E8%BD%AC%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91.html。
代码随想录算法训练营第十五天 |层序遍历
weixin_62756202的博客
04-03 386
层序遍历在概念上非常好理解，就是对二叉树每一层依次遍历弹出节点值，每一层都是同等级的节点。
代码随想录算法训练营第十五天 | 层序遍历 、226.翻转二叉树、101.对称二叉树
Danny_8的博客
05-24 1461
使用队列来辅助遍历。记录每一层的个数，然后弹出一个节点，就把他的左右孩子放进队列中。当这一层的个数为0，就开始遍历下一行。 107.二叉树的层次遍历 II 199.二叉树的右视图 637.二叉树的层平均值 429.N叉树的层序遍历 515.在每个树行中找最大值 116.填充每个节点的下一个右侧节点指针 117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II 这道题目说是二叉树，上面的116题目说是完整二叉树，116的代码有判断左右孩子是否为空，所以这道题代码和116是一样的。 111.二叉树的最小深度
代码随想录算法训练营第十五天| 层序遍历 226.翻转二叉树 101.对称二叉树
amytheace的博客
05-29 211
这种涉及double的题要格外小心，能在最开始declare variable的时候设成double就直接double，一个是之后运算的时候不用cast，一个是只设置为int可能会溢出。翻转正常层序遍历就行，用 reverse(levelOrder.begin(), levelOrder.end());111. 这道题和104都有两种写的方法，level traverse或者递归遍历，递归遍历以后练。116. 用现在的front() 指向pop后的front()就行。429. 见总套路，记住套路一遍过。
代码随想录算法训练营第十五天 | 层序遍历、226.翻转二叉树、101.对称二叉树
owlmo的博客
12-27 1190
然后将当前节点的left指向当前的右子树，right指向当前的左子树，做翻转操作。否则进行递归处理，判断当前对应的两棵子树是否对称，判断的根据还是根据两棵子树是否为空、两棵子树的对称位置子树是否一致等。思路：进行层次遍历，如果在遍历时，发现当前有一个节点既没有左子树又没有右子树，则当前节点的深度为二叉树的最小深度。思路：进行层次遍历，然后对每层的结果做平均，注意每个节点的数值是否越过int的边界。思路：进行层序遍历，然后在遍历的过程中不断地将每层的前一个节点指向后一个节点。给你一个二叉树的根节点。
代码随想录算法训练营第十五天| 层序遍历 ，226.翻转二叉树 ，101.对称二叉树
m0_43385261的博客
03-06 313
今日任务层序遍历 ，226.翻转二叉树 ，101.对称二叉树。
代码随想录算法训练营第一天 - 704. 二分查找
05-08
代码随想录算法训练营第一天 - 704. 二分查找
代码随想录算法训练营第三天 || 203.移除链表元素 707.设计链表 206.反转链表（双指针 or 递归）
2402_83930684的博客
09-06 761
本文总结了链表操作的三个经典题目解法：203题移除链表元素提供了不设虚拟头节点和引入虚拟头节点两种方法；707题设计链表实现了完整的链表操作API；206题反转链表展示了双指针和递归两种解法。关键点在于正确处理头节点/虚拟头节点，以及准确维护指针关系。易错点包括循环条件判断、指针初始化和size维护等，建议通过绘制链表示意图和测试边界条件来验证代码正确性。
代码随想录算法训练营第八天|字符串part02（KMP算法的应用）
欢迎光临花开富贵的博客
07-06 2878
2.处理前后缀不相同的情况：i从1开始，进行s[i]和s[j]（j从0开始）或s[i]和s[j+1]（j从-1开始）比较，不相同，也就是前后缀末尾不相同的话就要向前回退，j回退到next[j-1]（j从0开始）或next[j]（j从-1开始）。因为s[0]=t[0]=k[0]=s[3]，s[1]=t[1]=k[1]=s[4]，s[2]=t[2]=k[2]=s[5]，所以s[0-2]=s[3-5]；以此类推，得到字符串s[0-1]=s[2-3]=s[4-5]=s[6-7]，所以s[0-1]是最小重复子串。
代码随想录算法训练营第十一天--二叉树2 || 226.翻转二叉树 / 101.对称二叉树 / 104.二叉树的最大深度 / 111.二叉树的最小深度
2402_83930684的博客
09-14 1112
因为我们先翻转左子树，然后翻转中间节点，原来翻转过来的左子树翻转到右侧，我们又一次翻转右子树，那么把原来翻转过来的左子树又翻转回去了。最后为什么要加1呢，想想之前的二叉树，是左右，然后中，中是1 + max（左，右）。然后我们就像100.相同的树一样去比较是否相等，不相等我们就递归isSubtree函数，直到找到相等的子树。的概念，对于一个二叉树，最上面的根节点的深度为1，高度就是深度的最大值，也就是说高度和深度是反转关系的。这道题的关键是要判断外侧相等，里侧相等，比较根节点的左右两棵子树能否互相翻转。
【代码随想录训练营】【Day15】第六章｜二叉树｜层序遍历｜226.翻转二叉树｜101.对称二叉树
士多啤梨先生の博客
02-15 2231
【代码随想录训练营】【Day15】第六章｜二叉树｜层序遍历｜226.翻转二叉树｜101.对称二叉树
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 275
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题
2301_79248256的博客
11-29 1555
本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 535
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
红包分配算法的严格数学理论与完整实现
12-03 495
红包分配问题可以严格定义为： 定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质 定义随机变量 XiX_iXi​ 表示第 iii 个人获
简单多源BFS问题
最新发布
MiauwYuki的博客
12-03 74
简单多源BFS问题
代码随想录算法训练营第五天
02-17
### 关于代码随想录算法训练营第五天学习内容 #### 动态规划入门 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。在第五天的学习中，重点在于理解并掌握动态规划的核心概念及其应用。 #### 解决斐波那契数列问题 斐波那契数列是一个经典的例子来介绍动态规划的思想。对于给定的n值，计算第n项斐波那契数值可以采用自底向上的方法构建解决方案[^1]： ```python def fib(n): if n <= 0: return 0 elif n == 1: return 1 dp = [0] * (n + 1) dp[1] = 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] ``` 此实现方式避免了重复计算相同的子问题，从而提高了效率。 #### 攀爬楼梯问题 另一个典型的应用场景是攀爬楼梯问题，假设每次可以选择走一步或两步，则到达第n阶的不同路径总数也可以利用动态规划解决: ```python def climbStairs(n): if n == 1 or n == 2: return n dp = [0] * (n + 1) dp[1], dp[2] = 1, 2 for i in range(3, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[-1] ``` 上述两个案例展示了如何运用动态规划技巧有效地解决问题，并且强调了状态转移方程的重要性以及边界条件处理。
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