leetcode 199 Binary Tree Right Side View

本文介绍了一种算法,该算法可以遍历一棵二叉树并返回从顶部到底部的右侧可见节点值。通过使用队列实现层级遍历来解决这个问题。

Given a binary tree, imagine yourself standing on the right side of it, return the values of the nodes you can see ordered from top to bottom.

For example:
Given the following binary tree,

   1            <---
 /   \
2     3         <---
 \     \
  5     4       <---

You should return [1, 3, 4].

Credits:
Special thanks to @amrsaqr for adding this problem and creating all test cases.

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/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<int> rightSideView(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
		if(root == NULL) return res;

		queue<TreeNode*> q;
		q.push(root);

		int width = 1;

		while(!q.empty()) {
			TreeNode *temp = q.front();
			q.pop();

			if(temp->left!=NULL) {
				q.push(temp->left);
			}
			if(temp->right!=NULL) {
				q.push(temp->right);
			}

			if(--width == 0) {
				width = q.size();
				res.push_back(temp->val);
			}
		}

		return res;
    }
};




下载方式:https://renmaiwang.cn/s/t0445 在时序发生器设计实验中,如何达成T4至T1的生成? 时序发生器的构建可以通过运用一个4位循环移位寄存器来达成T4至T1的输出。 具体而言:- **CLR(清除)**: 作为全局清零信号,当CLR呈现低电平状态时,所有输出(涵盖T1至T4)皆会被清除。 - **STOP**: 在T4脉冲的下降沿时刻,若STOP信号处于低电平状态,则T1至T4会被重置。 - **启动流程**: 当启动信号START处于高电平,并且STOP为高电平时,移位寄存器将在每个时钟的上升沿向左移动一位。 移位寄存器的输出端对应了T4、T3、T2、T1。 #### 2. 时序发生器如何调控T1至T4的波形形态? 时序发生器通过以下几个信号调控T1至T4的波形形态:- **CLR**: 当CLR处于低电平状态时,所有输出均会被清零。 - **STOP**: 若STOP信号为低电平,且在T4脉冲的下降沿时刻,所有输出同样会被清零。 - **START**: 在START信号有效(通常为高电平),并且STOP为高电平时,移位寄存器启动,从而产生环形脉冲输出。 ### 微程序控制器实验#### 3. 微程序控制器实验中的四条机器指令及其对应的微程序段指定的机器指令及其关联的微程序段如下:- **NOP**: 00- **R0->B**: 04- **A+B->R0**: 05- **P<1>**: 30- **IN->R0**: 32- **R0->OUT**: 33- **HLT**: 35#### 4. 微程序段中的微操作/微命令序列针对每条微指令,其对应的微操作或微命令序列如下:- **IN->R0**: 输入(IN)单元的数据被...
### Height-Balanced Binary Tree 与 Self-Balanced Binary Tree 的区别 **Height-Balanced Binary Tree** 是一种二叉树,其定义为:对于树中的每个节点,其左右子树的深度之差不超过1。这种平衡性确保了树的整体高度保持在 $ O(\log n) $ 级别,从而保证了查找、插入和删除操作的时间复杂度接近最优。例如,在 LeetCode 题目中,判断一棵二叉树是否是高度平衡的通常涉及递归计算每个节点的左右子树深度,并检查它们的差异[^1]。 **Self-Balanced Binary Tree** 则是一个更广泛的概念。它不仅要求树的高度平衡,还要求在进行插入或删除操作后,树能够通过特定的旋转操作(如左旋、右旋)自动恢复平衡。常见的自平衡二叉搜索树包括 AVL 树 和 红黑树(Red-Black Tree)。AVL 树是一种特殊的高度平衡二叉搜索树,其每个节点的左子树和右子树的高度差最多为1,并且所有操作(插入、删除)都会维持这一性质;而红黑树则通过颜色规则来保证树的大致平衡,虽然它的高度可能略高于 AVL 树,但其插入和删除操作的性能更好[^3]。 #### 关键区别 1. **定义上的区别**: - Height-Balanced Binary Tree 只要求任意节点的左右子树深度差不超过1。 - Self-Balanced Binary Tree 不仅要求高度平衡,还需要支持动态操作(插入、删除)后的自动平衡维护。 2. **应用场景**: - Height-Balanced Binary Tree 通常用于静态结构或不需要频繁更新的场景。 - Self-Balanced Binary Tree 更适合需要频繁插入和删除的动态数据结构,例如数据库索引和语言标准库中的有序集合。 3. **实现机制**: - Height-Balanced Binary Tree 的实现较为简单,只需检查每个节点的子树深度差即可。 - Self-Balanced Binary Tree(如 AVL 树)则需要额外的旋转操作来维持平衡,例如 AVL 树的单旋转和双旋转[^3]。 4. **性能特性**: - 在查找操作较多的情况下,Height-Balanced Binary Tree 和 Self-Balanced Binary Tree 的性能相近。 - 在插入和删除操作较多的情况下,Self-Balanced Binary Tree(如红黑树)通常表现更好,因为它们的平衡策略减少了旋转的次数。 ### 示例代码:AVL 树的插入操作 以下是一个 AVL 树的插入操作示例,展示了如何通过旋转保持树的平衡: ```cpp struct Node { int key; Node *left; Node *right; int height; }; int height(Node *N) { if (N == NULL) return 0; return N->height; } Node* newNode(int key) { Node* node = new Node(); node->key = key; node->left = NULL; node->right = NULL; node->height = 1; return node; } Node* rightRotate(Node *y) { Node *x = y->left; Node *T2 = x->right; x->right = y; y->left = T2; y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1; x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1; return x; } Node* leftRotate(Node *x) { Node *y = x->right; Node *T2 = y->left; y->left = x; x->right = T2; x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1; y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1; return y; } int getBalance(Node *N) { if (N == NULL) return 0; return height(N->left) - height(N->right); } Node* insert(Node* node, int key) { if (node == NULL) return newNode(key); if (key < node->key) node->left = insert(node->left, key); else if (key > node->key) node->right = insert(node->right, key); else return node; node->height = 1 + max(height(node->left), height(node->right)); int balance = getBalance(node); if (balance > 1 && key < node->left->key) return rightRotate(node); if (balance < -1 && key > node->right->key) return leftRotate(node); if (balance > 1 && key > node->left->key) { node->left = leftRotate(node->left); return rightRotate(node); } if (balance < -1 && key < node->right->key) { node->right = rightRotate(node->right); return leftRotate(node); } return node; } ```
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