代码随想录算法训练营 day23| ● 669. 修剪二叉搜索树 ● 108.将有序数组转换为二叉搜索树 ● 538.把二叉搜索树转换为累加树


前言

迭代法都没看主要是669和538【538很简单】

669. 修剪二叉搜索树

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

思路

不用看教程,思路很清晰
💖总体思路【单层递归逻辑】

  1. 如果当前节点的值小于low,就处理root的右子树(因为左子树一定不符合),返回右子树的修剪结果,也就是return traversal(root.right)
  2. 如果root的val大于high的话,就处理root的左子树(因为右子树一定不符合了),返回左子树修剪之后的结果,也就是return traversal(root.left)
  3. 如果root的val处于区间之间,需要修剪他的左右子树,也就是root.left = traversal(root.left),右边子树同理。
    终止条件:如果为null,返回null

方法一 递归法

class Solution(object):
    def trimBST(self, root, low, high):
        """
        :type root: TreeNode
        :type low: int
        :type high: int
        :rtype: TreeNode
        """
        if root == None: return None
        if root.val < low: 
            return self.trimBST(root.right,low,high)
        if root.val > high:
            return self.trimBST(root.left,low,high)
        if root.val<= high and root.val>=low:
            root.left = self.trimBST(root.left,low,high)
            root.right = self.trimBST(root.right,low,high)
            return root

方法二 迭代法

108.将有序数组转换为二叉搜索树

在这里插入图片描述
本题掌握递归法就够了,递归法比较复杂,升级版本;

思路

递归三部曲

  1. 传入返回值:传入的是指向数组的指针,和范围;函数返回的是由这个范围内的数组构成的二叉树的根节点
  2. 终止条件:如果传入的数组范围中left>right,那就返回none
  3. 单层递归逻辑:找到中间节点,作为root,root-left为左边区间构建的二叉树,右边同理

注意点

  1. . 为了保证构造的是平衡二叉树,所以根节点是中间的值
  2. . 注意传入的数组范围区间:本题中定义的是左闭右闭

方法一 递归法

写代码注意点:

  1. 因为是左闭右闭的,所以判断迭代终止条件为left大于right
  2. 传入的只是数组,而不是节点,这个要注意
class Solution(object):
    def traversal(self,left,right):
        if left > right: 
            return None 
        mid = (left + right)//2
        node = TreeNode(val = self.nums[mid])
        node.left = self.traversal(left,mid-1)
        node.right = self.traversal(mid+1,right)
        return node
    def sortedArrayToBST(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: TreeNode
        """
        self.nums = nums
        root = self.traversal(0,len(nums)-1)
        return root
 # 精简版 传递切片
 class Solution:
    def sortedArrayToBST(self, nums: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
        if not nums:
            return
        mid = len(nums) // 2
        root = TreeNode(nums[mid])
        root.left = self.sortedArrayToBST(nums[:mid])
        root.right = self.sortedArrayToBST(nums[mid + 1 :])
        return root       

方法二 迭代法

本题迭代法比较困难,就不用放了。

538.把二叉搜索树转换为累加树

在这里插入图片描述
题目的意思是:将二叉树中某节点的新的值为原先树中大于这个节点的数的值的累加。

思路

总体思路:很简单,右中左遍历就行。定义一个全局变量累加

方法一

class Solution(object):
    def __init__(self):
        self.count = 0
        
    def traversal(self,root):
        if root == None: return None
        if root.right: self.traversal(root.right)
        self.count += root.val
        root.val = self.count
        if root.left: self.traversal(root.left)
        return root
    def convertBST(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: TreeNode
        """
        re = self.traversal(root)
        return re
        

方法二



总结

### 代码随想录算法训练营 Day20 学习内容与作业 #### 动态规划专题深入探讨 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[^1]。 #### 主要学习内容 - **背包问题系列** - 背包问题是典型的动态规划应用场景之一。这类题目通常涉及给定容量的背包以及一系列具有不同价值和重量的物品,目标是在不超过总容量的情况下最大化所选物品的价值。 - **状态转移方程构建技巧** - 构建合适的状态转移方程对于解决动态规划问题是至关重要的。这涉及到定义好dp数组(或表格),并找到从前一个状态到下一个状态之间的关系表达式[^2]。 - **优化空间复杂度方法** - 对于某些特定类型的DP问题,可以采用滚动数组等方式来减少所需的空间开销,从而提高程序效率[^3]。 #### 实战练习题解析 ##### 题目:零钱兑换 (Coin Change) 描述:给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 `-1`。 解决方案: ```python def coinChange(coins, amount): dp = [float('inf')] * (amount + 1) dp[0] = 0 for i in range(1, amount + 1): for coin in coins: if i >= coin and dp[i - coin] != float('inf'): dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1 ``` 此段代码实现了基于自底向上的迭代方式解决问题,其中 `dp[i]` 表示达到金额 `i` 所需最小数量的硬币数目[^4]。 ##### 题目:完全平方数 (Perfect Squares) 描述:给出正整数 n ,找出若干个不同的 完全平方数 (比如 1, 4, 9 ...)使得它们的和等于n 。问至少需要几个这样的完全平方数? 解答思路同上一题类似,只是这里的“硬币”变成了各个可能的完全平方数值。 ```python import math def numSquares(n): square_nums = set([i*i for i in range(int(math.sqrt(n))+1)]) dp = [float('inf')] *(n+1) dp[0] = 0 for i in range(1,n+1): for sq in square_nums: if i>=sq: dp[i]=min(dp[i],dp[i-sq]+1); return dp[n]; ``` 这段代码同样运用了动态规划的思想去寻找最优解路径,并利用集合存储所有小于等于输入值的最大平方根内的平方数作为候选集[^5]。
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