222. 完全二叉树的节点个数

222. 完全二叉树的节点个数

222. 完全二叉树的节点个数

给你一棵 完全二叉树 的根节点 root ,求出该树的节点个数。

完全二叉树 的定义如下:在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层,则该层包含 1~ 2 h 2^h 2h个节点。

示例 1:

输入:root = [1,2,3,4,5,6]
输出:6

示例 2:

输入:root = []
输出:0

示例 3:

输入:root = [1]
输出:1

提示:

  • 树中节点的数目范围是[0, 5 * 10^4]
  • 0 <= Node.val <= 5 * 10^4
  • 题目数据保证输入的树是 完全二叉树

进阶:遍历树来统计节点是一种时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n) 的简单解决方案。你可以设计一个更快的算法吗?

递归

递归遍历的顺序依然是后序(左右中)。

  1. 确定递归函数的参数和返回值:参数就是传入树的根节点,返回就返回以该节点为根节点二叉树的节点数量,所以返回值为int类型。

代码如下:

func countNodes(root *TreeNode) int {}
  1. 确定终止条件:如果为空节点的话,就返回0,表示节点数为0

代码如下:

if root == nil {return 0}
  1. 确定单层递归的逻辑:先求它的左子树的节点数量,再求右子树的节点数量,最后取总和再加一 (加1是因为算上当前中间节点)就是目前节点为根节点的节点数量。

代码如下:

 leftNum := countNodes(root.Left)      // 左
 rightNum := countNodes(root.Right)    // 右
 treeNum = leftNum + rightNum + 1;     // 中
 return treeNum

所以整体Go代码如下:

版本一

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * type TreeNode struct {
 *     Val int
 *     Left *TreeNode
 *     Right *TreeNode
 * }
 */
func countNodes(root *TreeNode) int {
    // 递归法:后续,左右子树的节点之和加1(根节点)就是整棵树的节点数
    if root == nil {
        return 0
    }

   leftNum := countNodes(root.Left)      // 左
   rightNum := countNodes(root.Right)    // 右
   treeNum = leftNum + rightNum + 1;     // 中
   return treeNum    
}

代码精简之后Go代码如下: 有没有看到青蛙跳台阶问题的影子,思想几乎一模一样好吧!! 递归经典示例二:青蛙跳台阶问题

版本二

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * type TreeNode struct {
 *     Val int
 *     Left *TreeNode
 *     Right *TreeNode
 * }
 */
func countNodes(root *TreeNode) int {
    // 递归法:后续,左右子树的节点之和加1(根节点)就是整棵树的节点数
    if root == nil {
        return 0
    }

    // 有没有看到青蛙跳台阶问题的影子,思想几乎一模一样好吧!!
    return countNodes(root.Left) + countNodes(root.Right) + 1
    
}

在这里插入图片描述

时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)
空间复杂度 O ( l o g n ) O(log n) O(logn),算上了递归系统栈占用的空间

网上基本都是这个精简的代码版本,其实不建议大家照着这个来写,代码确实精简,但隐藏了一些内容,连遍历的顺序都看不出来,所以初学者建议学习版本一的代码,稳稳的打基础。

迭代

二叉树层序遍历模板非常简单,写了太多次,此处省略了,不熟悉层序遍历的话可以看该文:二叉树的层序遍历(含八道leetcode相关题目)。只要模板少做改动,加一个变量result,统计节点数量就可以了。

### 完全二叉树的叶结点数量计算 完全二叉树是一种结构紧凑、接近满二叉树的数据结构。在完全二叉树中,除最后一层外,其余各层都是满的,并且最后一层的结点都靠左排列。 #### 已知完全二叉树有 16 个结点,求叶结点数量 对于一个具有 n 个结点的完全二叉树,其深度为 h = ⌊log₂n⌋ + 1。当 n = 16 时: - 深度 h = ⌊log₂16⌋ + 1 = 4 + 1 = 5 - 前 4 层是满的,共有 2⁴ - 1 = 15 个结点 - 第 5 层有一个结点(第 16 个) 因此,叶结点全部位于第 4 层和第 5 层。第 4 层有 8 个结点,其中前 7 个结点是内部结点(每个都有两个子结点),最后一个结点只有左子结点(即第 16 个结点)。第 5 层只有一个叶结点。 第 4 层的叶结点数为:8 - 7 = 1 第 5 层的叶结点数为:1 总叶结点数为 1 + 1 = 2 但这与直觉不符。实际上,在完全二叉树中,叶结点数可以通过以下方式更准确地推导。 #### 推导完全二叉树中叶结点数量与总结点数 n 的关系公式 设完全二叉树的总结点数为 n,深度为 h = ⌊log₂n⌋ + 1,则: - 前 h - 1 层构成一个满二叉树,结点总数为 2^(h-1) - 1 - 最后一层(第 h 层)有 k = n - (2^(h-1) - 1) 个结点 这些结点分布在第 h - 1 层的 2^(h-2) 个结点下,每个最多有两个子结点。由于完全二叉树的特性,这些 k 个结点会尽可能占据最左边的位置。 第 h - 1 层的结点数为 2^(h-2),其中: - 被填满的完整父结点数为 ⌈k / 2⌉ - 因此,叶结点包括: - 第 h 层的 k 个结点 - 第 h - 1 层中未被填充的父结点数:2^(h-2) - ⌈k / 2⌉ 综上,叶结点总数为: ``` leaf_count = k + (2^(h-2) - ⌈k / 2⌉) ``` 简化该公式可得: ``` leaf_count = ⌈(n + 1) / 2⌉ ``` 这是适用于任意完全二叉树的通用公式[^2]。 #### 示例代码(Python 实现) ```python def count_leaf_nodes(n): return (n + 1) // 2 if n % 2 == 0 else (n + 1) // 2 + 1 print(count_leaf_nodes(16)) # 输出 8 ``` 根据上述公式,完全二叉树中叶结点数量为 ⌈(16 + 1) / 2⌉ = 8 个。 ---
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