pat1102 Invert a Binary Tree

本文提供了一种实现二叉树反转的方法,并展示了如何通过代码实现反转后的二叉树的层序遍历与中序遍历。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:写出反转二叉树的层序和中序。

思路:直接写。

代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <set>
#include <queue>

using namespace std;

const int MAX_N = 20;
int lc[MAX_N], rc[MAX_N];
char s1[3], s2[3];
int n, rt;
set<int> st;

void rev(int root) {
    if (root == -1) return ;
    swap(lc[root], rc[root]);
    rev(lc[root]);
    rev(rc[root]);
}

int lev[MAX_N], len = 0;
void level(int root) {
    len = 0;
    queue<int> q;
    q.push(root);
    while (!q.empty()) {
        int t = q.front(); q.pop();
        lev[len++] = t;
        if (lc[t] != -1) q.push(lc[t]);
        if (rc[t] != -1) q.push(rc[t]);
    }
}
void inorder(int root) {
    if (root == -1) return ;
    inorder(lc[root]);
    lev[len++] = root;
    inorder(rc[root]);
}

int main() {
    // freopen("in.txt", "r", stdin);
    // freopen("out.txt", "w", stdout);
    scanf("%d", &n);
    memset(lc, -1, sizeof(lc));
    memset(rc, -1, sizeof(rc));
    for (int i = 0; i < n; i++) st.insert(i);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%s %s", s1, s2);
        if (s1[0] == '-') lc[i] = -1;
        else {lc[i] = atoi(s1); st.erase(lc[i]);}
        if (s2[0] == '-') rc[i] = -1;
        else {rc[i] = atoi(s2); st.erase(rc[i]);}
    }
    for (auto it = st.begin(); it != st.end(); it++) rt = *it;
    rev(rt);
    level(rt);
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        if (i > 0) printf(" ");
        printf("%d", lev[i]);
        if (i == len-1) printf("\n");
    }
    len = 0;
    inorder(rt);
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        if (i > 0) printf(" ");
        printf("%d", lev[i]);
        if (i == len-1) printf("\n");
    }
    return 0;
}

 

<think>好的,我需要解释用户提供的这个反转二叉树的函数。首先,我得理解这个函数的结构和作用。函数名为invert_tree,参数是root,看起来是一个二叉树的节点。 首先,函数检查root是否存在(if root:),如果存在,就交换它的左右子节点。这里用到了递归,因为对左右子节点也调用了invert_tree。最后返回root。整个过程应该是将每个节点的左右子树都交换,从而反转整个二叉树。 接下来,我需要考虑如何逐步解释这个函数。可能需要从递归的基本思想入手,解释基线条件和递归步骤。基线条件是当root为空时,直接返回。递归步骤则是先处理左右子树,再交换它们的位置。 另外,要说明这个算法的时间复杂度和空间复杂度。因为是遍历每个节点一次,时间复杂度应该是O(n),n是节点数量。空间复杂度取决于递归的深度,最坏情况下(树完全不平衡)是O(n),平均情况下(平衡树)是O(log n)。 还需要提到应用场景,比如镜像二叉树、某些算法问题中的需求,比如判断对称二叉树可能需要先反转再比较。 可能还需要对比其他实现方式,比如使用迭代法(队列或栈)来反转二叉树,但用户提供的代码是递归实现,所以重点在递归上。 要注意代码中的交换操作是在递归调用之后还是之前。这里代码是root.left和root.right分别赋值为反转后的右子树和左子树,所以是后序遍历,先处理子节点再交换。这样是否正确?是的,因为先递归反转左右子树,再交换它们的引用,这样整个树就被反转了。 可能还要给出一个例子,比如输入一个树的结构,然后展示反转后的结果,帮助用户理解。 此外,需要指出可能的错误情况,比如如果节点没有left或right属性是否会出错,但函数中只要root非空就会执行交换,所以假设节点结构正确,有left和right属性。如果传入的root节点不符合这个结构,可能会抛出错误,但函数本身没有处理这些情况,属于前提条件。 最后,总结这个函数的用途和实现方法,强调递归的简洁性和效率。</think>```markdown # 二叉树反转函数解析:递归实现详解 ## 一、函数定义与核心逻辑 ```python def invert_tree(root): if root: # 基线条件:节点存在时操作 # 后序遍历递归 + 交换左右子树 root.left, root.right = invert_tree(root.right), invert_tree(root.left) return root # 返回当前子树的新根节点 ``` ## 二、算法执行流程解析 ### 2.1 递归过程分解 1. **叶子节点**:直接交换左右空指针(实际无变化) 2. **单子树节点**: ``` 1 1 / \ => \ 2 ∅ 2 ``` 3. **完整子树节点**: ``` 1 1 / \ / \ 2 3 => 3 2 ``` ### 2.2 时间复杂度分析 | 情况 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | |-------------|----------|----------| | 平衡二叉树 | $O(n)$ | $O(\log n)$ | | 链状结构 | $O(n)$ | $O(n)$ | ## 三、执行示例演示 ### 原始树结构: ``` 4 / \ 2 7 / \ / \ 1 3 6 9 ``` ### 执行过程: 1. 反转左子树(2为根) - 反转1→保持 - 反转3→保持 - 交换1和3的父节点指针 2. 反转右子树(7为根) - 反转6→保持 - 反转9→保持 - 交换6和9的父节点指针 3. 交换根节点4的左右子树指针 ### 最终结果: ``` 4 / \ 7 2 / \ / \ 9 6 3 1 ``` ## 四、常见问题解答 ### Q1:如何处理空节点? - 函数通过`if root`判断自动过滤空节点,递归到叶子节点时自然终止 ### Q2:能否用迭代法实现? **层序遍历实现示例**: ```python def invert_tree_iterative(root): stack = [root] while stack: node = stack.pop() if node: node.left, node.right = node.right, node.left stack.append(node.left) stack.append(node.right) return root ``` ### Q3:算法应用场景 1. 创建镜像二叉树 2. 判断对称二叉树(需比较原树与镜像树) 3. 图形渲染中的场景翻转 4. 某些二叉树算法题的基础操作 ## 五、代码健壮性分析 ### 5.1 优势特性 - 自动处理空指针 - 内存效率高(原地修改) - 代码简洁直观 ### 5.2 潜在风险 - 节点必须具有left/right属性 - 超深递归可能引发栈溢出(Python默认递归深度约1000层) ## 六、算法变体扩展 ### 带返回值统计的版本 ```python def invert_tree_with_count(root): if not root: return 0 left_count = invert_tree_with_count(root.left) right_count = invert_tree_with_count(root.right) root.left, root.right = root.right, root.left return left_count + right_count + 1 ``` 该实现通过后序遍历统计反转操作涉及的节点总数,展示了如何在基础算法上添加附加功能。 通过这种递归实现,我们以$O(n)$时间复杂度高效完成了二叉树的反转操作,这种模式也是处理树形结构的经典范式。 ```
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