LeetCode 297 、二叉树的序列化与反序列化 ---DFS

题目描述

序列化是将一个数据结构或者对象转换为连续的比特位的操作,进而可以将转换后的数据存储在一个文件或者内存中,同时也可以通过网络传输到另一个计算机环境,采取相反方式重构得到原数据。

请设计一个算法来实现二叉树的序列化与反序列化。这里不限定你的序列 / 反序列化算法执行逻辑,你只需要保证一个二叉树可以被序列化为一个字符串并且将这个字符串反序列化为原始的树结构。

输入:root = [1,2,3,null,null,4,5]
输出:[1,2,3,null,null,4,5]

思路

方法一:深度优先搜索
 

二叉树的序列化本质上是对其值进行编码,更重要的是对其结构进行编码。可以遍历树来完成上述任务。众所周知,我们一般有两个策略:广度优先搜索和深度优先搜索。

广度优先搜索可以按照层次的顺序从上到下遍历所有的节点
深度优先搜索可以从一个根开始,一直延伸到某个叶,然后回到根,到达另一个分支。根据根节点、左节点和右节点之间的相对顺序,可以进一步将深度优先搜索策略区分为:
先序遍历
中序遍历
后序遍历
这里,我们选择先序遍历的编码方式,我们可以通过这样一个例子简单理解:

我们从根节点 1 开始,序列化字符串是 1,。然后我们跳到根节点 2 的左子树,序列化字符串变成 1,2,。现在从节点 2 开始,我们访问它的左节点 3(1,2,3,None,None,)和右节点 4

(1,2,3,None,None,4,None,None)。None,None, 是用来标记缺少左、右子节点,这就是我们在序列化期间保存树结构的方式。最后,我们回到根节点 1 并访问它的右子树,它恰好是叶节点 5。最后,序列化字符串是 1,2,3,None,None,4,None,None,5,None,None,。

即我们可以先序遍历这颗二叉树,遇到空子树的时候序列化成 None,否则继续递归序列化

那么我们如何反序列化呢?首先我们需要根据 , 把原先的序列分割开来得到先序遍历的元素列表,然后从左向右遍历这个序列:

如果当前的元素为 None,则当前为空树
否则先解析这棵树的左子树,再解析它的右子树

代码

class Codec {
public:
    void rserialize(TreeNode* root, string& str) {
        if (root == nullptr) {
            str += "None,";
        } else {
            str += to_string(root->val) + ",";
            rserialize(root->left, str);
            rserialize(root->right, str);
        }
    }

    string serialize(TreeNode* root) {//序列化
        string ret;
        rserialize(root, ret);
        return ret;
    }

    TreeNode* rdeserialize(list<string>& dataArray) {
        if (dataArray.front() == "None") {
            dataArray.erase(dataArray.begin());
            return nullptr;
        }

        TreeNode* root = new TreeNode(stoi(dataArray.front()));
        dataArray.erase(dataArray.begin());
        root->left = rdeserialize(dataArray);
        root->right = rdeserialize(dataArray);
        return root;
    }

    TreeNode* deserialize(string data) {//反序列化
        list<string> dataArray;
        string str;
        for (auto& ch : data) {
            if (ch == ',') {
                dataArray.push_back(str);
                str.clear();
            } else {
                str.push_back(ch);
            }
        }
        if (!str.empty()) {
            dataArray.push_back(str);
            str.clear();
        }
        return rdeserialize(dataArray);
    }
};

复杂度分析

时间复杂度:在序列化和反序列化函数中,我们只访问每个节点一次,因此时间复杂度为 O(n),其中 n 是节点数,即树的大小。
空间复杂度:在序列化和反序列化函数中,我们递归会使用栈空间,故渐进空间复杂度为 O(n)。

 

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