[算法]LeetCode每日一题--297二叉树的序列化与反序列化(Java)

最新推荐文章于 2025-05-09 16:54:38 发布

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297. 二叉树的序列化与反序列化

Hard20200616

题目描述

序列化是将一个数据结构或者对象转换为连续的比特位的操作，进而可以将转换后的数据存储在一个文件或者内存中，同时也可以通过网络传输到另一个计算机环境，采取相反方式重构得到原数据。

请设计一个算法来实现二叉树的序列化与反序列化。这里不限定你的序列 / 反序列化算法执行逻辑，你只需要保证一个二叉树可以被序列化为一个字符串并且将这个字符串反序列化为原始的树结构。

提示: 这与 LeetCode 目前使用的方式一致，详情请参阅 LeetCode 序列化二叉树的格式。你并非必须采取这种方式，你也可以采用其他的方法解决这个问题。

说明: 不要使用类的成员 / 全局 / 静态变量来存储状态，你的序列化和反序列化算法应该是无状态的。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/serialize-and-deserialize-binary-tree
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

Solution

这道题虽然是hard，但是只要对二叉树的遍历与重建熟悉的话，还是不算比较难的。

层序遍历。序列号：逗号分割存储为字符串。反序列化：以逗号分割为字符串数组，用层序遍历建立树。

/**
 * 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 "";
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(root);
        while(!queue.isEmpty()){
            TreeNode node = queue.poll();
            if(node != null){
                res.append(node.val + ",");
                // System.out.println(res);
                queue.add(node.left);
                queue.add(node.right);
            }else{
                res.append("null,");
            }

        }
        res.deleteCharAt(res.length() - 1);
        return res.toString();
    }

    // Decodes your encoded data to tree.
    public TreeNode deserialize(String data) {
        if(data.length() == 0) return null;
        String[] vals = data.split(",");
        TreeNode root = new TreeNode(Integer.parseInt(vals[0]));
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(root);
        int i = 1;
        while(!queue.isEmpty()){
            TreeNode node = queue.poll();
            if(!vals[i].equals("null")) {
                node.left = new TreeNode(Integer.parseInt(vals[i]));
                queue.add(node.left);
            }
            i++;
            if(!vals[i].equals("null")) {
                node.right = new TreeNode(Integer.parseInt(vals[i]));
                queue.add(node.right);
            }
            i++;
        }
        return root;
    }

}

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

深度优先搜索(官方题解)

二叉树的序列化本质上是对其值进行编码，更重要的是对其结构进行编码。可以遍历树来完成上述任务。众所周知，我们一般有两个策略：BFS / DFS。

BFS 可以按照层次的顺序从上到下遍历所有的节点
DFS 可以从一个根开始，一直延伸到某个叶，然后回到根，到达另一个分支。根据根节点、左节点和右节点之间的相对顺序，可以进一步将DFS策略区分为：
- 先序遍历
- 中序遍历
- 后序遍历

我们从根节点 1 开始，序列化字符串是 1,。然后我们跳到根节点 2 的左子树，序列化字符串变成 1,2,。现在从节点 2 开始，我们访问它的左节点 3（1,2,3,None,None,）和右节点 4

(1,2,3,None,None,4,None,None)。None,None, 是用来标记缺少左、右子节点，这就是我们在序列化期间保存树结构的方式。最后，我们回到根节点 1 并访问它的右子树，它恰好是叶节点 5。最后，序列化字符串是 1,2,3,None,None,4,None,None,5,None,None,。

即我们可以先序遍历这颗二叉树，遇到空子树的时候序列化成 None，否则继续递归序列化。那么我们如何反序列化呢？首先我们需要根据 , 把原先的序列分割开来得到先序遍历的元素列表，然后从左向右遍历这个序列：

如果当前的元素为 None，则当前为空树
否则先解析这棵树的左子树，再解析它的右子树

作者：LeetCode-Solution
链接：https://leetcode-cn.com/problems/serialize-and-deserialize-binary-tree/solution/er-cha-shu-de-xu-lie-hua-yu-fan-xu-lie-hua-by-le-2/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

public class Codec {
    public String rserialize(TreeNode root, String str) {
        if (root == null) {
            str += "None,";
        } else {
            str += str.valueOf(root.val) + ",";
            str = rserialize(root.left, str);
            str = rserialize(root.right, str);
        }
        return str;
    }
  
    public String serialize(TreeNode root) {
        return rserialize(root, "");
    }
  
    public TreeNode rdeserialize(List<String> l) {
        if (l.get(0).equals("None")) {
            l.remove(0);
            return null;
        }
  
        TreeNode root = new TreeNode(Integer.valueOf(l.get(0)));
        l.remove(0);
        root.left = rdeserialize(l);
        root.right = rdeserialize(l);

        return root;
    }
  
    public TreeNode deserialize(String data) {
        String[] data_array = data.split(",");
        List<String> data_list = new LinkedList<String>(Arrays.asList(data_array));
        return rdeserialize(data_list);
    }
};