LeetCode236:Lowest Common Ancestor of a Binary Tree

本文探讨了在二叉树中寻找两个指定节点的最低公共祖先(LCA)的两种方法。第一种方法通过深度优先搜索(DFS)分别找到两节点路径并比较,第二种则采用递归方式直接定位LCA,提供了详细的算法实现与示例。

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Given a binary tree, find the lowest common ancestor (LCA) of two given nodes in the tree.

According to the definition of LCA on Wikipedia: “The lowest common ancestor is defined between two nodes p and q as the lowest node in T that has both p and q as descendants (where we allow a node to be a descendant of itself).”

Given the following binary tree:  root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]

        _______3______
       /              \
    ___5__          ___1__
   /      \        /      \
   6      _2       0       8
         /  \
         7   4

Example 1:

Input: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
Output: 3
Explanation: The LCA of of nodes 5 and 1 is 3.

Example 2:

Input: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4
Output: 5
Explanation: The LCA of nodes 5 and 4 is 5, since a node can be a descendant of itself
             according to the LCA definition.

Note:

  • All of the nodes' values will be unique.
  • p and q are different and both values will exist in the binary tree.

LeetCode:链接

参考:链接1     链接2

第一种方法:DFS分别寻找到两个节点p和q的路径,然后对比路径,查看他们的第一个分岔口,则为LCA。和LeetCode235:Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree的第三种通用方法是一个思路。

dfs查找的是必须传入path列表!!!

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution(object):
    def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):
        """
        :type root: TreeNode
        :type p: TreeNode
        :type q: TreeNode
        :rtype: TreeNode
        """
        pathp, pathq = [], []
        self.findpath(root, p, pathp)
        self.findpath(root, q, pathq)
        res = root
        for i in range(min(len(pathp), len(pathq))):
            if pathp[i] == pathq[i]:
                res = pathp[i]
        return res
        
    def findpath(self, root, p, path):
        if root == None:
            return False
        path.append(root)
        if root == p:
            return True
        if self.findpath(root.left, p, path):
            return True
        if self.findpath(root.right, p, path):
            return True
        path.pop()
        return False

node1 = TreeNode(1)
node2 = TreeNode(2)
node3 = TreeNode(3)
node4 = TreeNode(4)
node5 = TreeNode(5)
node6 = TreeNode(6)
node7 = TreeNode(7)
node1.left = node2
node1.right = node3
node2.left = node4
node2.right = node5
node3.left = node6
node3.right = node7

S = Solution()
path = []
print(S.findpath(node1, node7, path))
print(path)

第二种方法:递归寻找两个带查询LCA的节点p和q,当找到后,返回给它们的父亲。如果某个节点的左右子树分别包括这两个节点,那么这个节点必然是所求的解,返回该节点。否则,返回左或者右子树(哪个包含p或者q的就返回哪个)。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution(object):
    def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):
        """
        :type root: TreeNode
        :type p: TreeNode
        :type q: TreeNode
        :rtype: TreeNode
        """
        #若root为空或者root为A或者root为B,说明找到了A和B其中一个
        if root == None or root == p or root == q:
            return root 
        left = self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
        right = self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q)
        #若左子树找到了A,右子树找到了B,说明此时的root就是公共祖先
        if left and right:
            return root
        #返回左或者右子树(哪个包含p或者q的就返回哪个)
        return left if left else right

 

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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