【力扣】面试题 04.03. 特定深度节点链表

本文介绍了一种特殊的二叉树层序遍历算法,该算法将每层节点转换为链表形式,并返回包含各层链表头结点的列表。通过使用队列实现层序遍历,同时构建链表。

题目概述

原题链接
在这里插入图片描述
树及链表定义如下:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 

思考过程

  1. 本题即为二叉树层序遍历的一个变体,只是将返回由vector<vector<int>>变为vector<ListNode*>
  2. 层序遍历使用queue或者stack均可实现,个人习惯使用queue
  3. 需要注意链表的操作,及时更新到下一个节点以及根据函数定义进行初始化(这点与简单的二叉树层序遍历存在差异)

实现代码

class Solution {
public:
    vector<ListNode*> listOfDepth(TreeNode* tree) {
    	// 考虑特殊情况
        vector<ListNode*> ans;
        if (tree == NULL) return ans;
		
        queue<TreeNode*> q;
        q.push(tree);
		// 创建指向链表head的前一个节点
        ListNode* head = new ListNode(0);
        while(!q.empty()) {
            int level = q.size();
            // 创建一个临时指针用于操作
            ListNode* cur = head;
            while(level > 0) {
                TreeNode* temp = q.front();
                // 链表创建及指针移动操作
                cur->next = new ListNode(temp->val);
                cur = cur->next;
                // 此处就和普通二叉树层序遍历一致了
                q.pop();
                level--;
                if (temp->left) q.push(temp->left);
                if (temp->right) q.push(temp->right);
                
            }
            // 所以此处在添加元素时使用head->next而不是head
            ans.push_back(head->next);
        }

        return ans;
    }
};
力扣平台出现Out of memory错误,通常是由于代码在运行过程中消耗了过多的内存资源。以下是一些常见的解决办法: ### 优化数据结构 - **减少不必要的存储**:避免使用过大的数组或列表来存储数据。例如,如果只需要处理当前元素和前一个元素,就不需要将所有元素都存储在数组中。 ```python # 斐波那契数列,避免使用数组存储所有结果 def fibonacci(n): if n <= 1: return n a, b = 0, 1 for _ in range(2, n + 1): a, b = b, a + b return b ``` ### 及时释放资源 - **使用`using`语句**:在C#中,如果使用了实现了`IDisposable`接口的对象,如文件流、数据库连接等,使用`using`语句可以确保对象在使用完后及时释放资源。 ```csharp using System.IO; class Program { static void Main() { using (StreamReader reader = new StreamReader("file.txt")) { string line = reader.ReadLine(); // 处理数据 } // reader对象在此处自动释放资源 } } ``` ### 优化算法复杂度 - **避免指数级复杂度的算法**:一些算法的时间和空间复杂度会随着输入规模的增大而呈指数级增长,尽量使用更高效的算法。例如,使用动态规划来解决一些递归问题,避免重复计算。 ```python # 爬楼梯问题,使用动态规划优化 def climbStairs(n): if n <= 2: return n dp = [0] * (n + 1) dp[1] = 1 dp[2] = 2 for i in range(3, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] ``` ### 分块处理数据 - **大数组分块处理**:如果需要处理大规模的数据,可以将数据分成小块进行处理,减少一次性占用的内存。 ```python # 大数组分块求和 def sum_large_array(arr): chunk_size = 1000 total_sum = 0 for i in range(0, len(arr), chunk_size): chunk = arr[i:i + chunk_size] total_sum += sum(chunk) return total_sum ```
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