Tree高度延伸的一类题目

本文深入探讨了二叉树的最大深度计算方法及其在平衡性判断中的应用,通过递归算法解析了104题(二叉树的最大深度)与110题(平衡二叉树),并提出了优化方案,将时间复杂度从O(nlogn)降低到O(N)。

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Tree高度延伸的一类题目
104. Maximum Depth of Binary Tree
最基础的递归,先递归到底,当Leaf Node的左右两个Children Node都分别触及Base Case,也就是None的时候,向上返回。然后之后对应当前node,左右两边的递归都操作结束以后,返回的过程中对左右高度进行对比,取两个中间最大值,然后这里记住要加1,也就是当前的层数。

class Solution(object):
def maxDepth_gd(self, root):
‘’‘bugfree’’’
if not root: return 0

    left = self.maxDepth(root.left)
    right = self.maxDepth(root.right)
    return max(left, right) + 1
  1. Balanced Binary Tree
    有了104的基础,我们在延伸下看看110这道题,其实就是基于高度计算,然后判断一下。

但由于嵌套的Recursion调用,整体的时间复杂度是:O(nlogn) , 在每一层调用get_height的平均时间复杂度是O(N),然后基于二叉树的性质,调用了的高度是logn,所以n * logn 的时间复杂。

时间复杂度为什么是nlogn搞不清楚的看 时间复杂度图解

class Solution(object):
def isBalanced(self, root):
if not root: return True
left = self.get_height(root.left)
right = self.get_height(root.right)
if abs(left - right) > 1:
return False
return self.isBalanced(root.left) and self.isBalanced(root.right)

def get_height(self, root):
    if not root: return 0
    left = self.get_height(root.left)
    right = self.get_height(root.right)
    return max(left, right) + 1

上面这种Brute Froce的方法,整棵树有很多冗余无意义的遍历,其实我们在处理完get_height这个高度的时候,我们完全可以在检查每个节点高度并且返回的同时,记录左右差是否已经超过1,只要有一个节点超过1,那么直接返回False即可,因此我们只需要在外围设立一个全球变量记录True和False,在调用get_height的时候,内置代码里加入对左右高度的判定即可,代码如下

时间复杂度: O(N)

Recursive Rules:

索取:Node的左孩子是不是全部是Balanced,Node的右孩子是不是全部是Balanced的,

返回:如果都是Balanced的,返回True,不然返回False

class Solution(object):
def isBalanced(self, root):
self.flag = False
self.getHeight(root)
return not self.flag

def getHeight(self, root):
    if not root: return 0
    left = self.getHeight(root.left)
    right = self.getHeight(root.right)
    if abs(left - right) > 1: 
        self.flag = True
    return max(left, right) + 1

最后Leetcode上有一种-1的方法,其实就是上面这种方法的一种延伸。如果左右两边出现了高度差高于1的情况,直接返回-1,这个-1怎么来的?因为高度不可能为负数,-1其实就是一种True/False的表达。

那么在实现上,我们只要对get_height每次返回前做一个判定即可,具体实现看下方:

时间复杂度: O(N)

class Solution(object):
def isBalanced(self, root):
height = self.get_height(root)
return height != -1

def get_height(self, root):
    if not root: return 0
    left = self.get_height(root.left)
    right = self.get_height(root.right)
    if left == -1 or right == -1 : return -1          
    if abs(left - right) > 1:  return -1
    return max(left, right) + 1
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例,它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口,在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写,该公司的单片机基于8051内核,具备内部振荡器、高速运算能力、ISP(在系统编程)和IAP(在应用编程)功能,非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面,“浅雪”风格的代码通常简洁易懂,非常适合初学者学习。其中,“main.c”文件是程序的入口,包含了电压测量的核心逻辑;“STARTUP.A51”是启动代码,负责初始化单片机的硬件环境;“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份,用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量,3S锂电池由三节锂离子电池串联而成,标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性,通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围,并实时监控,防止过充或过放,以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中,“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息,而“.hex”文件是编译后的机器码,用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC(模拟数字转换器)将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面,“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时,可能涉及浮点数运算,需要了解STC单片机对浮点数的支持情况,以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面,“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件,用于显示测量结果。在嵌入式系统中,用
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在 Android 开发中,Fragment 是界面的一个模块化组件,可用于在 Activity 中灵活地添加、删除或替换。将 ListView 集成到 Fragment 中,能够实现数据的动态加载与列表形式展示,对于构建复杂且交互丰富的界面非常有帮助。本文将详细介绍如何在 Fragment 中使用 ListView。 首先,需要在 Fragment 的布局文件中添加 ListView 的 XML 定义。一个基本的 ListView 元素代码如下: 接着,创建适配器来填充 ListView 的数据。通常会使用 BaseAdapter 的子类,如 ArrayAdapter 或自定义适配器。例如,创建一个简单的 MyListAdapter,继承自 ArrayAdapter,并在构造函数中传入数据集: 在 Fragment 的 onCreateView 或 onActivityCreated 方法中,实例化 ListView 和适配器,并将适配器设置到 ListView 上: 为了提升用户体验,可以为 ListView 设置点击事件监听器: 性能优化也是关键。设置 ListView 的 android:cacheColorHint 属性可提升滚动流畅度。在 getView 方法中复用 convertView,可减少视图创建,提升性能。对于复杂需求,如异步加载数据,可使用 LoaderManager 和 CursorLoader,这能更好地管理数据加载,避免内存泄漏,支持数据变更时自动刷新。 总结来说,Fragment 中的 ListView 使用涉及布局设计、适配器创建与定制、数据绑定及事件监听。掌握这些步骤,可构建功能强大的应用。实际开发中,还需优化 ListView 性能,确保应用流畅运
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