Flatten Binary Tree to Linked List -- LeetCode

二叉树展平为链表
本文介绍了一种将二叉树按照先序遍历顺序展平为链表的方法,该链表由树的节点构成,每个节点的左指针为空,右指针指向下一个节点。使用递归实现,并在过程中注意保存右子节点以防丢失。
原题链接: http://oj.leetcode.com/problems/flatten-binary-tree-to-linked-list/
这是树的题目,要求把一颗二叉树按照先序遍历顺序展成一个链表,不过这个链表还是用树的结果,就是一直往右走(没有左孩子)来模拟链表。老套路还是用递归来解决,维护先序遍历的前一个结点pre,然后每次把pre的左结点置空,右结点设为当前结点。这里需要注意的一个问题就是我们要先把右子结点保存一下,以便等会可以进行递归,否则有可能当前结点的右结点会被覆盖,后面就取不到了。算法的复杂度时间上还是一次遍历,O(n)。空间上是栈的大小,O(logn)。代码如下:
public void flatten(TreeNode root) {
    ArrayList<TreeNode> pre = new ArrayList<TreeNode>();
    pre.add(null);
    helper(root, pre);
}
private void helper(TreeNode root, ArrayList<TreeNode> pre)
{
    if(root == null)
        return;
    TreeNode right = root.right;
    if(pre.get(0)!=null)
    {
        pre.get(0).left = null;
        pre.get(0).right = root;
    }
    pre.set(0,root);
    helper(root.left, pre);
    helper(right, pre);
}
树的题目讨论得比较多了,主要思路就是递归,考虑好递归条件和结束条件,有时候如果递归过程会对树结构进行修改的话,要先保存一下结点。
这段代码是一个**二叉树展开为链表**的解法,采用的是**后序遍历 + 头插法**的方式,将二叉树就地转换为一个**右偏的单链表**(即所有节点的 `left` 指针为空,`right` 指针指向后继节点)。 --- ## ✅ 问题描述(LeetCode 114. 二叉树展开为链表) 将一个二叉树原地修改为一个右偏的链表,例如: ``` 1 / \ 2 5 / \ \ 3 4 6 ``` 变成: ``` 1 \ 2 \ 3 \ 4 \ 5 \ 6 ``` --- ## ✅ 代码解析 ```cpp class Solution { TreeNode* head; // 用于记录当前链表的头部 public: void flatten(TreeNode* root) { if (root == nullptr) { return; } // 后序遍历:右 -> 左 -> 根 flatten(root->right); flatten(root->left); // 将当前节点插入链表头部 root->left = nullptr; // 左指针置空 root->right = head; // 右指针指向当前链表头 head = root; // 更新链表头为当前节点 } }; ``` --- ## 🧠 通俗解释 想象你是一个木匠,正在把一棵树的枝干**从下到上**、**从右到左**地一根一根地连接起来。 - 先处理右子树,再处理左子树,最后处理当前节点(**后序遍历**)。 - 使用一个 `head` 指针,始终指向链表的头部。 - 每次处理一个节点时,把它插在链表最前面(**头插法**)。 - 插入时,设置 `left = nullptr`,`right = head`,然后更新 `head`。 这样,整个树就被**从下到上地构建出一个右偏的链表**。 --- ## 🔁 举个例子 假设输入如下二叉树: ``` 1 / \ 2 5 / \ \ 3 4 6 ``` 后序遍历顺序为:3 → 4 → 2 → 6 → 5 → 1 构建过程如下: - 处理 3 → 链表:3 - 处理 4 → 链表:4 → 3 - 处理 2 → 链表:2 → 4 → 3 - 处理 6 → 链表:6 → 2 → 4 → 3 - 处理 5 → 链表:5 → 6 → 2 → 4 → 3 - 处理 1 → 链表:1 → 5 → 6 → 2 → 4 → 3 最终变成一个右偏的链表。 --- ## ✅ 时间复杂度 & 空间复杂度 - **时间复杂度**:O(n),每个节点访问一次。 - **空间复杂度**:O(h),递归栈深度,h 是树的高度。 --- ## ✅ 其它方法的比较 | 方法 | 特点 | |------|------| | 前序遍历 + 重建链表 | 简单直观,但需要额外 O(n) 空间 | | 迭代 + 栈 | 类似前序遍历,需要栈空间 | | 后序遍历 + 头插法(本解法) | 原地修改,空间复杂度 O(h),递归栈开销 | | Morris 遍历 | 空间复杂度 O(1),最优化,但实现较复杂 | --- ###
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