Leetcode:1325. 删除给定值的叶子节点

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/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    TreeNode* removeLeafNodes(TreeNode* root, int target) {
        //使用后序遍历在回溯的时候删除节点
        if(root==nullptr)//判断是否整棵树为空
        {
            return nullptr;
        }
        root->left=removeLeafNodes(root->left,target);//先删除左边
        root->right=removeLeafNodes(root->right,target);//再删除右边
        if(!root->left&&!root->right&&root->val==target)//在回溯的时候删除
        {
            return nullptr;//如果某一个节点是叶子节点而且还是值等于target的，那么直接删除
        }
        return root;
    }
};
leetcode:111. 二叉树的最小深度
uncle_ll的博客
06-30 323
来源：力扣（LeetCode）链接: https://leetcode.cn/problems/minimum-depth-of-binary-tree给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明：叶子节点是指没有子节点的节点。示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6] 输出：5提示：递归：从根节点开始，如果该节点为空，则
leetcode: 437.路径总和
uncle_ll的博客
09-28 285
题目 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/path-sum-iii 给定一个二叉树的根节点 root ，和一个整数 targetSum ，求该二叉树里节点值之和等于 targetSum 的 路径 的数目。 路径 不需要从根节点开始，也不需要在叶子节点结束，但是路径方向必须是向下的（只能从父节点到子节点）。 示例 1： 输入：root = [10,5,-3,3,2,null,11,3,-2,null,1], targetSum = 8 输出
1325 删除给定值的叶子节点（dfs）
二哈
06-08 487
1. 问题描述： 给你一棵以root为根的二叉树和一个整数target，请你删除所有值为target 的叶子节点 。 注意，一旦删除值为target的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是target ，那么这个节点也应该被删除。 也就是说，你需要重复此过程直到不能继续删除。 示例 1： 输入：root = [1,2,3,2,null,2,4], target = 2 输出：[1,null,3,null,4] 解释： 上面左边的图中，绿色节点为叶子...
Leetcode 5317：删除给定值的叶子节点
weixin_35338624的博客
01-19 325
题目描述 给你一棵以root为根的二叉树和一个整数target，请你删除所有值为target 的叶子节点 。 注意，一旦删除值为target的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是target ，那么这个节点也应该被删除。 也就是说，你需要重复此过程直到不能继续删除。 示例 1： 输入：root = [1,2,3,2,null,2,4]...
leetcode:删除给定值的叶子节点
zhangxiaojiakele的博客
03-27 585
题目来源：力扣 题目描述： 给你一棵以 root 为根的二叉树和一个整数 target ，请你删除所有值为 target 的 叶子节点 。 注意，一旦删除值为 target 的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是 target ，那么这个节点也应该被删除。 也就是说，你需要重复此过程直到不能继续删除。 审题： 由于删除的是叶子节点，且删除是自底向上的过程．因此考虑...
1325. 删除给定值的叶子节点
北歌的博客
04-16 326
给你一棵以root为根的二叉树和一个整数target，请你删除所有值为target 的叶子节点 。 注意，一旦删除值为target的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是target ，那么这个节点也应该被删除。 也就是说，你需要重复此过程直到不能继续删除。 # Definition for a binary tree node. # ...
删除给定值的叶子结点
ATFWUS的博客
03-19 1598
0x01.问题 给你一棵以 root 为根的二叉树和一个整数 target ，请你删除所有值为 target 的 叶子节点 。 注意，一旦删除值为 target 的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是 target ，那么这个节点也应该被删除。 也就是说，你需要重复此过程直到不能继续删除。 C++结构体为： struct TreeNode { * int...
【LeetCode: 113. 路径总和 II + 二叉树 + 递归】
Coder_ljw的博客
01-03 1026
【LeetCode: 113. 路径总和 II + 二叉树 + 递归】给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum ，找出所有 从根节点到叶子节点 路径总和等于给定目标和的路径。 叶子节点 是指没有子节点的节点。
Leetcode:NO.124 二叉树中的最大路径和 深度优先
泛泛之素
06-21 1214
题目 给定一个非空二叉树，返回其最大路径和。 本题中，路径被定义为一条从树中任意节点出发，达到任意节点的序列。该路径至少包含一个节点，且不一定经过根节点。 示例 1: 输入: [1,2,3] 1 / \ 2 3 输出: 6 示例 2: 输入: [-10,9,20,null,null,15,7] -10 / \ 9 20 / \ 15 7 输出: 42 链接：https://leetcode-cn.com/probl
LeetCode：87. Scramble String - Python
Growth Diary
02-09 666
87. 扰乱字符串 问题描述： 给定一个字符串 s1，我们可以把它递归地分割成两个非空子字符串，从而将其表示为二叉树。 下图是字符串s1 = "great"的一种可能的表示形式。 在扰乱这个字符串的过程中，我们可以挑选任何一个非叶节点，然后交换它的两个子节点。 例如，如果我们挑选非叶节点"gr"，交换它的两个子节点，将会产生扰乱字符串"rgeat"。 我们将"rgeat”称作&a
【力扣】1325：删除给定值的叶子节点
Heart_for_Ling的博客
05-02 428
题目描述 给你一棵以 root 为根的二叉树和一个整数 target ，请你删除所有值为 target 的 叶子节点 。 注意，一旦删除值为 target 的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是 target ，那么这个节点也应该被删除。 也就是说，你需要重复此过程直到不能继续删除。 算法思路 注意：由此使用后序遍历。 class Solution: def ...
LeetCode 1325. 删除给定值的叶子节点
Datao_csdn的博客
05-07 918
LeetCode 1325. 删除给定值的叶子节点 文章目录LeetCode 1325. 删除给定值的叶子节点题目描述一、解题关键词二、解题报告1.思路分析2.时间复杂度3.代码示例2.知识点总结相同题目 题目描述 给你一棵以 root 为根的二叉树和一个整数 target ，请你删除所有值为 target 的 叶子节点 。注意，一旦删除值为 target 的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是 target ，那么这个节点也应该被删除。也就是说，你需要重复此过程直到不能继续
LeetCode-Python-1325. 删除给定值的叶子节点（DFS + 拓扑排序）
Keep Coding
01-23 966
给你一棵以root为根的二叉树和一个整数target，请你删除所有值为target 的叶子节点 。 注意，一旦删除值为target的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是target ，那么这个节点也应该被删除。 也就是说，你需要重复此过程直到不能继续删除。 示例 1： 输入：root = [1,2,3,2,null,2,4], targ...
递归:1325. 删除给定值的叶子节点
aishenla的博客
11-07 529
给你一棵以root为根的二叉树和一个整数target，请你删除所有值为target 的叶子节点 。 注意，一旦删除值为target的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是target ，那么这个节点也应该被删除。 也就是说，你需要重复此过程直到不能继续删除。 示例 1： 输入：root = [1,2,3,2,null,2,4], target = 2 输出：[1,null,3,null,4] 解释： 上面左边的图中，绿色节点为叶子节点，且它们的值与...
【二叉树】删除给定值的叶子节点
豪冷的博客
07-19 808
题目 给你一棵以 root 为根的二叉树和一个整数 target 请你删除所有值为 target 的 叶子节点 注意，一旦删除值为 target 的叶子节点 它的父节点就可能变成叶子节点 如果新叶子节点的值恰好也是 target 那么这个节点也应该被删除 也就是说，你需要重复此过程直到不能继续删除...
[二叉树]leetcode1325：删除给定值的叶子节点(medium)
algsup
01-19 619
题目： 5317. 删除给定值的叶子节点 题解： 思路：利用树的后序遍历(左右根)，由下至上、由左至右的删除值为target的叶子节点 代码如下： class Solution { public: TreeNode* removeLeafNodes(TreeNode* root, int target) { return dfs(root,target); ...
class Solution: def delNodes(self, root: Optional[TreeNode], to_delete: List[int]) -> List[TreeNode]: ans = [] s = set(to_delete) def dfs(node:Optional[TreeNode]): if node is None: return None node.left = dfs(node.left) node.right = dfs(node.right) if node.val not in s: return node if node.left: ans.append(node.left) if node.right: ans.append(node.right) return None if dfs(root): ans.append(root) return ans 这是解决leetcode1110题的代码，帮我详细解析一下
最新发布
08-29
<think> 我们正在解析LeetCode 1110题的Python代码。题目是：删点成林。给定一棵二叉树的根节点root和一个整数数组to_delete，其中包含一些值，要求删除所有值在to_delete中的节点。删除后，返回一个森林（即多棵树的集合）。原始树中的每个节点值都是唯一的。 代码解析： 这个解决方案使用后序遍历（DFS）递归地处理每个节点。主要思路是： 1. 将to_delete转换为集合s，以便快速检查。 2. 定义一个列表ans，用于存储删除后剩余的树的根节点。 3. 定义一个递归函数dfs(node)： - 如果节点为空，返回None。 - 递归处理左子树和右子树（后序遍历）。 - 如果当前节点的值在删除集合s中： * 那么我们需要删除当前节点。但是，删除前，如果该节点有左子树，则左子树将成为新的树（加入ans），同样处理右子树。 * 然后返回None，表示当前节点被删除（即告诉父节点，这个子节点被删除，因此父节点对应的子指针应置为None）。 - 如果当前节点的值不在删除集合中，则返回当前节点（表示保留这个节点，同时因为它已经递归处理了左右子树，所以左右子树的删除操作已经完成，并更新了左右指针）。 4. 最后，处理根节点：如果根节点没有被删除（即dfs(root)返回的不是None，那么根节点所在的树也应该加入ans）。 5. 返回ans。 需要注意的是，在删除一个节点时，我们先将它的左右子树（如果存在）加入ans，然后返回None。由于我们使用后序遍历，所以从底向上处理，这样在删除一个节点时，它的左右子树已经被处理过了（即已经删除了其中需要删除的节点，并且已经将断开的子树加入ans）。 现在，我们逐步分析代码： 1. ans = []：用于存储结果森林中的树根。 2. s = set(to_delete)：将删除列表转为集合，提高查询效率。 3. 定义dfs函数： def dfs(node): if node is None: return None # 空节点直接返回None # 递归处理左右子树，并更新当前节点的左右指针（因为子树可能被删除，所以左右子节点可能变为None或新的节点） node.left = dfs(node.left) node.right = dfs(node.right) # 检查当前节点是否需要删除 if node.val not in s: return node # 不需要删除，则返回当前节点（即保留该节点） # 如果当前节点需要删除，那么它的左右子树（如果存在）需要加入到结果中（因为它们将成为新的树根） if node.left: ans.append(node.left) if node.right: ans.append(node.right) return None # 删除当前节点，返回None给父节点，表示这个位置被置空 4. 调用dfs(root)后，如果根节点没有被删除，那么整棵树（已删除部分节点）的根节点还在，所以需要加入ans： if dfs(root): ans.append(root) 5. 返回ans。 但是，这里有一个细节：在删除节点时，我们先将左右子树加入ans，然后才返回None。这里加入ans的是被删除节点的左右孩子，这些孩子节点本身并没有被删除（除非它们也在删除集合中，但由于我们是从底向上处理的，所以它们已经经过了递归处理，如果它们需要删除，那么在它们的递归中已经被删除，并且它们的左右子树（如果有）也已经被加入ans，并且它们本身返回None，所以当前节点的左右指针可能已经被更新）。 但是，这里有一个关键点：我们在当前节点删除时，将当前节点的左右子树加入ans。注意，当前节点的左右子树已经被递归处理过，即子树中需要删除的节点已经被删除，并且子树中因为删除而断开的树已经在递归中加入了ans吗？实际上，并不是这样。 我们需要理解：在递归函数中，我们首先递归处理左右子树，然后检查当前节点。当我们处理当前节点时，左右子树已经被处理（即子树中需要删除的节点已经被删除，并且子树中断开形成的树已经加入ans）。然后，如果当前节点需要删除，那么我们将当前节点的左右子树（注意，此时左右子树已经是处理后的子树，并且它们的根节点并没有被删除）加入到ans。这是因为当前节点被删除后，它的左右子树就会独立成为新的树。 但是，这里有一个问题：当前节点的左右子树可能已经被删除（即它们的根节点在删除集合中）？注意，在递归处理左右子树时，如果左右子树的根节点在删除集合中，那么递归函数返回的是None（表示该节点被删除），并且在这个递归中，已经将左右子树根节点的左右子树（如果有）加入ans了。因此，当前节点的左右指针可能已经被更新为None（如果左右子树根节点被删除的话）。所以，在检查当前节点的左右子树是否非空时，实际上检查的是处理后的子树（即如果子树根被删除，则左右指针已经变成了None，或者子树根没有被删除，则返回子树根节点）。 因此，在dfs(node)中： node.left = dfs(node.left) # 处理左子树，如果左子树根被删除，则node.left变为None；否则保留左子树根。 node.right = dfs(node.right) # 同理 然后，如果当前节点需要删除： 那么我们就将当前节点的左子树（如果非空）加入ans，右子树（如果非空）加入ans。 为什么非空？因为如果左子树在处理后变为空（即整个左子树都被删除），那么就不需要加入。 最后，注意根节点需要单独处理：如果根节点没有被删除，那么整棵树（处理后的）需要加入ans。 但是，这里有一个问题：当我们删除一个节点时，我们将其左右子树加入ans，但是这些左右子树可能包含需要删除的节点吗？其实不会，因为我们是从下往上处理的，所以一个节点在删除之前，它的子树已经处理过（删除过）。所以，加入ans的子树根节点一定是不需要被删除的（因为如果子树根需要被删除，那么在递归处理该子树根时，我们已经将它删除，并返回None，并且它的左右子树已经被加入ans，然后它的父节点（当前节点）的左/右指针就会变成None）。因此，被加入ans的节点都是不需要删除的节点。 但是，这里有一个特殊情况：根节点。根节点可能不需要删除，那么整棵树作为一个整体加入ans。 然而，我们需要注意的是，我们在递归过程中，只将被删除节点的左右子树加入ans。而根节点如果不需要删除，我们最后加入。这样，所有不需要删除的节点，要么被包含在某个被删除节点的左右子树中（作为独立子树加入ans），要么就是整棵树的根（如果根没有被删除）。 因此，这个算法正确。 举个例子： 1 / \ 2 3 / \ / \ 4 5 6 7 to_delete = [3,5] 处理过程（后序）： 先处理节点4：不需要删除，返回节点4。节点5：需要删除，但是节点5的左右子树为空，所以直接返回None（同时将左右子树（空）不加入ans）。然后节点2：左子树返回节点4，右子树返回None（因为5被删除），节点2不需要删除，所以返回节点2（此时节点2的左指针指向4，右指针为None）。 处理节点6：不需要删除，返回6；节点7：不需要删除，返回7。节点3：需要删除，所以将节点3的左右子树（即6和7）加入ans（此时ans=[6,7]），然后返回None。 处理节点1：左子树返回节点2（即1的左指针指向2），右子树返回None（因为3被删除了）。节点1不需要删除，所以最后将节点1加入ans（此时ans=[6,7,1]）。 最终森林：包含三棵树：以1为根（树为：1->2, 2的左子树是4），以6为根，以7为根。 但是注意：原本节点3被删除后，它的左右子树6和7成为独立的两棵树。节点1没有被删除，所以以1为根的树保留。节点5被删除，但它没有子树，所以没有新树产生。 因此，结果正确。 然而，我们还需要注意：在删除节点时，我们只将其左右子树加入ans，而没有考虑该节点本身是否有父节点。由于我们是从下往上处理，当我们处理到父节点时，我们已经将子节点处理过了，所以父节点的左右指针已经被更新（如果子节点被删除，则指针变为None）。 因此，代码逻辑清晰正确。 下面，我们按照要求，将代码中的关键部分用行内数学表达式和独立公式表示（实际上，这个代码解析主要是文字描述，数学表达式较少，但我们可以适当使用）。 注意：题目要求行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。但在这个解析中，主要是代码和文字，数学表达式可能用于描述树结构或集合等，但并不是必须的。这里我们尽量在需要时使用。 例如：删除集合$s$，节点值$val$等。 由于题目要求生成相关问题，我们在最后生成。 开始写回答： </think> ### LeetCode 1110题：删点成林代码解析 本题要求删除二叉树中所有值在 `to_delete` 列表中的节点，并返回删除后形成的森林（多个独立子树的根节点列表）。以下是对给定Python代码的逐步解析： #### 核心思路 1. **后序遍历（DFS）**：从叶子节点向根节点处理，确保子节点处理完毕后再处理父节点。 2. **删除标记**：用集合 `s` 存储待删除值，实现$O(1)$查询。 3. **森林生成**：当节点被删除时，其非空左右子树会成为新树的根。 #### 代码逐行解析 ```python class Solution: def delNodes(self, root: Optional[TreeNode], to_delete: List[int]) -> List[TreeNode]: ans = [] # 存储结果的森林列表 s = set(to_delete) # 转换为集合$s$，提高查询效率 def dfs(node: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]: if node is None: return None # 终止条件：空节点直接返回 # 递归处理左右子树（后序遍历） node.left = dfs(node.left) # $\gets$ 更新左子树 node.right = dfs(node.right) # $\gets$ 更新右子树 if node.val not in s: return node # 保留当前节点 # 当前节点需删除时处理逻辑 if node.left: ans.append(node.left) # 左子树加入森林 if node.right: ans.append(node.right) # 右子树加入森林 return None # 删除当前节点（向上返回None） # 处理根节点 if dfs(root): ans.append(root) # 根节点保留则加入森林 return ans ``` #### 关键步骤说明 1. **后序遍历递归**（`dfs`函数）： - **叶子节点**：直接检查是否删除（无子树需分离）。 - **非叶子节点**： - 先递归处理左右子树（更新子树结构）。 - 若当前节点值在$s$中，则将其左右子树加入`ans`（成为新树）。 - 返回`None`给父节点，实现删除（父节点对应指针置空）。 2. **根节点特殊处理**： - 递归结束后，若根节点未被删除（`dfs(root) is not None`），则将其加入`ans`。 #### 示例分析 假设二叉树： ``` 1 / \ 2 3 / \ 4 5 ``` `to_delete = [2, 3]`，执行过程： 1. 后序遍历访问顺序：4 → 5 → 2 → 3 → 1。 2. 删除节点2：将其左子树（4）、右子树（5）加入`ans`。 3. 删除节点3：将其左右子树（无）加入`ans`（无操作）。 4. 根节点1未被删除，加入`ans`。 5. 最终森林：`[[1], [4], [5]]`（三个独立子树）。 #### 算法复杂度 - **时间复杂度**：$O(n)$，每个节点访问一次。 - **空间复杂度**：$O(n)$，递归栈空间和集合$s$存储。 此解法通过后序遍历和集合查询，高效处理节点删除与森林生成[^1]。
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