力扣 199. 二叉树的右视图

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)算法解决二叉树右视图问题的方法。该算法通过遍历每一层的最后一个节点来获取从根节点到叶子节点的右侧视图。

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题目

给定一个二叉树的 根节点 root,想象自己站在它的右侧,按照从顶部到底部的顺序,返回从右侧所能看到的节点值。

示例

在这里插入图片描述
输入: [1,2,3,null,5,null,4]
输出: [1,3,4]

输入: [1,null,3]
输出: [1,3]

输入: []
输出: []

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-right-side-view
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方法1:BFS

res 中添加的即每层的最后一个结点的值,通过 sz 来实现~

Java实现
class Solution {
    public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
        if (root == null) return res;
        q.offer(root);

        while (!q.isEmpty()) {
            int sz = q.size();
            for (int i = 0; i < sz; i++) {
                TreeNode cur = q.poll();
                if (cur.left != null) q.offer(cur.left);
                if (cur.right != null) q.offer(cur.right);
                if (i == sz - 1) res.add(cur.val);
            }
        }
        return res;
    }
}

在这里插入图片描述

<think>好的,用户想在Unity中实现或使用二叉树结构,我需要详细思考如何回答这个问题。首先,我需要回忆二叉树的基本概念和实现方式。二叉树由节点组成,每个节点最多有两个子节点,通常分为左和右。在Unity中,虽然主要使用C#,但用户可能需要具体的实现步骤或者示例代码。 接下来,用户可能对如何在Unity中应用二叉树感兴趣,比如用于游戏中的决策树、场景管理或者数据存储。我需要考虑Unity的特性,比如序列化、MonoBehaviour的使用,以及如何将二叉树结构集成到游戏对象或组件中。 然后,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到静态数据的情况下,通过排序构建平衡二叉树,这样可以避免复杂的平衡操作。这可能意味着用户希望了解如何高效地构建二叉树,特别是在数据已知且不变的情况下。引用[2]涉及二叉树的遍历方式和力扣题目,可能用户需要知道遍历方法来确定二叉树结构,这对实现可能有帮助。 接下来,我应该分步骤来回答。首先,定义二叉树节点的结构,使用C#的类。然后,构建二叉树的方法,包括插入和遍历。可能需要给出代码示例,并解释如何在Unity中使用。例如,创建一个BinaryTreeNode类,包含数据和左右子节点的引用。 然后,需要考虑如何优化二叉树,比如引用[1]提到的排序构建平衡树。可能需要指导用户对数据进行排序,然后递归地选择中间元素作为根节点,这样构建的树会更平衡,提高查询效率。 另外,用户可能需要在Unity的Inspector中查看或编辑二叉树,这涉及到序列化。可以建议使用[System.Serializable]属性,让节点类可序列化,这样可以在Unity编辑器中直接配置节点结构。 还要考虑实际应用场景,比如敌人AI的行为树、技能树的节点管理,或者场景中的空间划分。给出具体例子,比如使用二叉树实现决策逻辑,每个节点代表一个条件或动作。 最后,可能需要提醒用户注意性能问题,比如平衡性对操作时间复杂度的影响,以及如何处理动态数据可能需要更复杂的结构如平衡二叉树或AVL树。不过根据引用[1],用户的数据是静态的,所以手动构建平衡树的方法更适合。 总结回答的结构:先介绍实现步骤,包括节点类、构建方法、遍历,然后讨论应用场景和优化方法,最后提供示例代码和注意事项。确保代码符合C#语法,并适配Unity的环境,比如使用MonoBehaviour来挂载脚本。</think>在Unity中实现二叉树数据结构需要结合C#语言特性,并考虑游戏引擎的特殊需求。以下是具体实现方法和应用指导: ### 一、基础实现步骤 1. **定义节点类**: ```csharp [System.Serializable] public class BinaryTreeNode<T> { public T data; public BinaryTreeNode<T> left; public BinaryTreeNode<T> right; public BinaryTreeNode(T value) { data = value; left = null; right = null; } } ``` *使用`[System.Serializable]`特性使节点可序列化,便于在Inspector面板调试[^2]* 2. **构建平衡二叉树**(静态数据优化): ```csharp public BinaryTreeNode<T> BuildBalancedTree(List<T> sortedData, int start, int end) { if (start > end) return null; int mid = (start + end) / 2; var node = new BinaryTreeNode<T>(sortedData[mid]); node.left = BuildBalancedTree(sortedData, start, mid-1); node.right = BuildBalancedTree(sortedData, mid+1, end); return node; } ``` *该方法通过有序数据递归建立中分平衡树,时间复杂度为$O(n)$[^1]* ### 二、核心操作方法 1. **遍历实现**: ```csharp // 前序遍历 public void PreorderTraversal(BinaryTreeNode<T> node) { if(node == null) return; Debug.Log(node.data); PreorderTraversal(node.left); PreorderTraversal(node.right); } // 层序遍历(使用队列) public void LevelOrderTraversal(BinaryTreeNode<T> root) { Queue<BinaryTreeNode<T>> queue = new Queue<BinaryTreeNode<T>>(); queue.Enqueue(root); while(queue.Count > 0) { var current = queue.Dequeue(); Debug.Log(current.data); if(current.left != null) queue.Enqueue(current.left); if(current.right != null) queue.Enqueue(current.right); } } ``` *前序+中序遍历可唯一确定二叉树结构* ### 三、Unity集成技巧 1. **可视化调试**: ```csharp public class TreeVisualizer : MonoBehaviour { public BinaryTreeNode<int> root; void OnDrawGizmos() { DrawNode(root, Vector3.zero, 100); } void DrawNode(BinaryTreeNode<int> node, Vector3 pos, float spacing) { if(node == null) return; Gizmos.DrawSphere(pos, 5f); if(node.left != null) DrawNode(node.left, pos + new Vector3(-spacing, -50, 0), spacing/2); if(node.right != null) DrawNode(node.right, pos + new Vector3(spacing, -50, 0), spacing/2); } } ``` *通过Gizmos实现场景视图的树结构可视化* ### 四、典型应用场景 1. **AI行为树**:每个节点代表行为条件或动作 2. **技能树系统**:管理技能解锁路径 3. **场景空间划分**:实现快速碰撞检测 4. **装备合成系统**:管理合成配方树形结构 ### 五、性能优化建议 1. 对于静态数据,预先生成平衡树结构 2. 动态数据建议使用红黑树(`SortedDictionary`)替代 3. 高频访问数据使用对象池管理节点内存 4. 深度超过20层时考虑非递归遍历方式
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