LeetCode.965-单一二叉树(Univalued Binary Tree)

本文探讨了LeetCode第965题的多种解法,包括递归与迭代方法,利用List、HashSet进行节点值比较,及直接递归判断。旨在帮助读者理解并掌握判断二叉树节点值是否统一的算法技巧。

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这是悦乐书的第366次更新,第394篇原创

01 看题和准备

今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第228题(顺位题号是965)。如果树中的每个节点具有相同的值,则二叉树是单一的。当且仅当给定树是单一时才返回true

    1
   / \   
  1   1
 / \   \
1   1   1

输入: [1,1,1,1,1,null,1]
输出: true

    2
   / \   
  2   2
 / \   
5   2   

输入: [2,2,2,5,2]
输出: false

注意

  • 给定树中的节点数量将在[1,100]范围内。

  • 每个节点的值将是[0,99]范围内的整数。

02 第一种解法

题目的意思是判断二叉树中的节点值是否都是一个值,为同一个值就返回true,不是就返回false

思路:使用递归,中序遍历二叉树的每个节点,存入List中,再遍历比较List中的元素是否都等于二叉树的根节点值。

public boolean isUnivalTree(TreeNode root) {
    List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
    helper(root, list);
    for (Integer num : list) {
        if (num != root.val) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

public void helper(TreeNode root, List<Integer> list) {
    if (root == null) {
        return ;
    }
    helper(root.left, list);
    list.add(root.val);
    helper(root.right, list);
}

03 第二种解法

针对第一种解法的递归方式,我们也可以换成迭代的方式,借助栈Stack来实现。

public boolean isUnivalTree2(TreeNode root) {
    List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
    Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
    stack.push(root);
    while (!stack.isEmpty()) {
        TreeNode node = stack.pop();
        list.add(node.val);
        if (node.left != null) {
            stack.push(node.left);
        }
        if (node.right != null) {
            stack.push(node.right);
        }
    }
    for (Integer num : list) {
        if (num != root.val) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

04 第三种解法

在第二种解法的基础上,我们可以直接判断出栈的树的节点值是否等于根节点值,省掉存入List的步骤。

public boolean isUnivalTree3(TreeNode root) {
    Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
    stack.push(root);
    while (!stack.isEmpty()) {
        TreeNode node = stack.pop();
        if (node.val != root.val) {
            return false;
        }
        if (node.left != null) {
            stack.push(node.left);
        }
        if (node.right != null) {
            stack.push(node.right);
        }
    }
    return true;
}

05 第四种解法

既然判断节点值是否都是同一个值,那么可以借助HashSet去重的特性,使用递归,中序遍历节点值,存入HashSet中,最后判断HashSetsize是否等于1即可。

public boolean isUnivalTree4(TreeNode root) {
    Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
    helper(root, set);
    return set.size() == 1;
}

public void helper(TreeNode root, Set<Integer> set) {
    if (root == null) {
        return ;
    }
    helper(root.left, set);
    set.add(root.val);
    helper(root.right, set);
}

06 第五种解法

针对第四种解法,也可以通过迭代的方式的来实现,借助栈Stack

public boolean isUnivalTree5(TreeNode root) {
    Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
    Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
    stack.push(root);
    while (!stack.isEmpty()) {
        TreeNode node = stack.pop();
        set.add(node.val);
        if (node.left != null) {
            stack.push(node.left);
        }
        if (node.right != null) {
            stack.push(node.right);
        }
    }
    return set.size() == 1;
}

07 第六种解法

我们也可以直接用递归,不借助其他的类。

public boolean isUnivalTree6(TreeNode root) {
    return help(root, root.val);            
}

public boolean help(TreeNode root, int num){
    if (root != null && root.left == null 
            && root.right == null && root.val == num) {
        return true;
    }
    if (root != null && root.left == null) {
        return root.val == num && help(root.right, num);
    }  
    if (root != null && root.right == null) {
        return root.val == num && help(root.left, num);
    }
    return root != null && root.val == num 
            && help(root.right, num) && help(root.left, num);
}

08 第七种解法

针对上面的第六种解法,我们还可以再简化下。因为题目给了二叉树节点的数量范围,root是不会为空的,等于null表示当前没有继续可以向下遍历的节点了。

public boolean isUnivalTree7(TreeNode root) {
    return helper(root, root.val);            
}

public boolean helper(TreeNode root, int num){
    if (root == null) {
        return true;
    }
    if (root.val != num) {
        return false;
    }
    return helper(root.right, num) && helper(root.left, num);
}

09 小结

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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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