Serialize and Deserialize Binary Tree

本文介绍了一种将二叉树转换为字符串序列(序列化)及从字符串序列重建二叉树(反序列化)的方法。利用队列进行层序遍历实现序列化,并通过队列重构二叉树;同时,还提供了基于深度优先搜索(DFS)的序列化与反序列化算法。
Serialization is the process of converting a data structure or object into a sequence of bits so that it can be stored in a file or memory buffer, or transmitted across a network connection link to be reconstructed later in the same or another computer environment.

Design an algorithm to serialize and deserialize a binary tree. There is no restriction on how your serialization/deserialization algorithm should work. You just need to ensure that a binary tree can be serialized to a string and this string can be deserialized to the original tree structure.

For example, you may serialize the following tree
1
/ \
2 3
/ \
4 5
as "[1,2,3,null,null,4,5]", just the same as how LeetCode OJ serializes a binary tree. You do not necessarily need to follow this format, so please be creative and come up with different approaches yourself.
Note: Do not use class member/global/static variables to store states. Your serialize and deserialize algorithms should be stateless.

序列化一个二叉树,然后再根据二叉树的序列得到二叉树。我们可以用层序遍历(队列)得到一棵树的序列化,空的节点用n表示,然后在根据序列化生成二叉树,同样借助队列。代码如下:

/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
public class Codec {

// Encodes a tree to a single string.
public String serialize(TreeNode root) {
if(root == null) return "";
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
queue.offer(root);
while(!queue.isEmpty()) {
TreeNode node = queue.poll();
if(node == null) {
sb.append("n ");
} else {
sb.append(node.val + " ");
queue.offer(node.left);
queue.offer(node.right);
}
}
return sb.toString();
}

// Decodes your encoded data to tree.
public TreeNode deserialize(String data) {
if(data == "") return null;
String[] string = data.split("\\s");
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
TreeNode root = new TreeNode(Integer.parseInt(string[0]));
queue.offer(root);
for(int i = 1; i < string.length; i++) {
TreeNode parent = queue.poll();
if(!string[i].equals("n")) {
parent.left = new TreeNode(Integer.parseInt(string[i]));
queue.offer(parent.left);
}
if(++i < string.length && !string[i].equals("n")) {
parent.right = new TreeNode(Integer.parseInt(string[i]));
queue.offer(parent.right);
}
}
return root;
}
}

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
// Codec codec = new Codec();
// codec.deserialize(codec.serialize(root));

我们还可以通过DFS得到一个序列,然后在生成二叉树。代码如下:

/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
public class Codec {

// Encodes a tree to a single string.
public String serialize(TreeNode root) {
if(root == null) return "";
Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
stack.push(root);
while(!stack.isEmpty()) {
TreeNode parent = stack.pop();
if(parent == null) {
sb.append("n ");
} else {
sb.append(parent.val + " ");
stack.push(parent.right);
stack.push(parent.left);
}
}
System.out.println(sb.toString());
return sb.toString();
}

// Decodes your encoded data to tree.
public TreeNode deserialize(String data) {
if(data == "") return null;
String[] string = data.split("\\s");
int[] i = new int[1];
return getNode(string, i);
}
// 1 2 n n 3 n n
private TreeNode getNode(String[] string, int[] i) {
if(i[0] >= string.length || string[i[0]].equals("n")) return null;
TreeNode root = new TreeNode(Integer.parseInt(string[i[0]]));
i[0]++;
root.left = getNode(string, i);
i[0]++;
root.right = getNode(string, i);
return root;
}
}

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
// Codec codec = new Codec();
// codec.deserialize(codec.serialize(root));
采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境,结合PyQt5图形界面开发库,设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求,通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式,包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项,通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面,设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体,各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统: 1. 图书编目管理:支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录,提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控:实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标,设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理:建立完整的读者信用评价体系,记录借阅历史与违规行为,实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理:涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程,支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成:按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置:提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面,界面设计遵循Material Design设计规范,采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定,运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障,关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景,通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性,采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计,为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 力扣热门100题列表 力扣(LeetCode)上的热门题目通常是指那些被广泛讨论、高频面试或者具有较高难度的题目。这些题目涵盖了数据结构和算法的核心知识点,适合用来提升编程能力和解决实际问题的能力。 以下是基于社区反馈整理的部分 **LeetCode Hot 100 Problems List**: #### 数组与字符串 1. Two Sum (两数之和)[^1] 2. Longest Substring Without Repeating Characters (无重复字符的最长子串)[^2] 3. Median of Two Sorted Arrays (两个有序数组的中位数)[^1] 4. Container With Most Water (盛最多水的容器)[^2] #### 链表 5. Reverse Linked List (反转链表) 6. Merge Two Sorted Lists (合并两个有序链表) 7. Remove Nth Node From End of List (删除倒数第N个节点) 8. Linked List Cycle II (环形链表II) #### 堆栈与队列 9. Valid Parentheses (有效的括号) 10. Min Stack (最小栈) 11. Sliding Window Maximum (滑动窗口最大值)[^2] #### 树与二叉树 12. Binary Tree Inorder Traversal (二叉树的中序遍历) 13. Validate Binary Search Tree (验证二叉搜索树) 14. Same Tree (相同的树) 15. Serialize and Deserialize Binary Tree (序列化与反序列化二叉树) #### 图论 16. Number of Islands (岛屿数量) 17. Course Schedule (课程表) 18. Clone Graph (克隆图) #### 排序与搜索 19. Find First and Last Position of Element in Sorted Array (在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置) 20. Search a 2D Matrix (二维矩阵搜索) 21. K Closest Points to Origin (最接近原点的K个点) #### 动态规划 22. Climbing Stairs (爬楼梯) 23. House Robber (打家劫舍)[^1] 24. Coin Change (零钱兑换) 25. Unique Paths (不同路径) #### 贪心算法 26. Jump Game (跳跃游戏)[^1] 27. Non-overlapping Intervals (无重叠区间) 28. Best Time to Buy and Sell Stock (买卖股票的最佳时机)[^1] #### 字符串匹配与处理 29. Implement strStr() (实现strStr()) 30. Longest Consecutive Sequence (最长连续序列) 31. Group Anagrams (分组异位词) --- ### 示例代码片段 以下是一个关于动态规划的经典例子——`Climbing Stairs` 的 Python 实现: ```python class Solution: def climbStairs(self, n: int) -> int: if n == 1 or n == 2: return n dp = [0] * (n + 1) dp[1], dp[2] = 1, 2 for i in range(3, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] ``` 上述代码通过动态规划的方式解决了 `Climbing Stairs` 问题,时间复杂度为 \(O(n)\),空间复杂度同样为 \(O(n)\)[^1]。 --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值