代码随想录day15

110.平衡二叉树

    int getHeight(TreeNode* node){
        if(node == nullptr){
            return 0;
        }
        int leftHeight = getHeight(node->left);
        if(leftHeight == -1){
            return -1;
        }
        int rightHeight = getHeight(node->right);
        if(rightHeight == -1){
            return -1;
        }
        if(abs(leftHeight - rightHeight) > 1){
            return -1;
        }else{
            return 1 + max(leftHeight, rightHeight);
        }
    }
    bool isBalanced(TreeNode* root) {
        return getHeight(root) == -1 ? false : true;
    }

257.二叉树的所有路径

//回溯法

    void traverse(TreeNode* node, vector<int>& path, vector<string>& result){
        path.push_back(node->val);
        if(node->left == nullptr && node->right == nullptr){
            string p;
            int i = 0;
            for(; i < path.size()-1; i++){
                p += to_string(path[i]);
                p += "->";
            }
            p += to_string(path[i]);
            result.push_back(p);
            return;
        }
        if(node->left){
            traverse(node->left, path, result);
            path.pop_back();
        }
        if(node->right){
            traverse(node->right, path, result);
            path.pop_back();
        }
    }
    vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {
        vector<string> result;
        vector<int> path;

        traverse(root, path, result);
        return result;
    }

404.左叶子之和

    int getLeft(TreeNode* node){
        if(node == nullptr) return 0;
        int left = getLeft(node->left);
        if(node->left && !node->left->left && !node->left->right){
            left = node->left->val;
        }
        int right = getLeft(node->right);
        return left + right;
    }
    int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
        return getLeft(root);
    }

222.完全二叉树的节点个数

//掌握O(logN^2)方法

    int countNodes(TreeNode* root) {
        int result = 0;
        if(root == nullptr) return 0;
        int leftDepth = 0, rightDepth = 0;
        TreeNode* left = root->left;
        TreeNode* right = root->right;
        while(left){
            left = left->left;
            leftDepth++;
        }
        while(right){
            right = right->right;
            rightDepth++;
        }
        if(rightDepth == leftDepth){
            return (2 << leftDepth) - 1;
        }else{
            return countNodes(root->left) + countNodes(root->right) + 1;
        }
    }

### 关于代码随想录 Day04 的学习资料与解析 #### 一、Day04 主要内容概述 代码随想录 Day04 的主要内容围绕 **二叉树的遍历** 展开,包括前序、中序和后序三种遍历方式。这些遍历可以通过递归实现,也可以通过栈的方式进行迭代实现[^1]。 #### 二、二叉树的遍历方法详解 ##### 1. 前序遍历(Pre-order Traversal) 前序遍历遵循访问顺序:根节点 -> 左子树 -> 右子树。以下是基于递归的实现: ```python def preorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 对于迭代版本,则可以利用显式的栈来模拟递归过程: ```python def preorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: result.append(current.val) # 访问当前节点 stack.append(current) # 将当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 2. 中序遍历(In-order Traversal) 中序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 根节点 -> 右子树。递归实现如下: ```python def inorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 迭代版本同样依赖栈结构: ```python def inorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: stack.append(current) # 当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 result.append(current.val) # 访问当前节点 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 3. 后序遍历(Post-order Traversal) 后序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 右子树 -> 根节点。递归实现较为直观: ```python def postorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(root) return result ``` 而迭代版本则稍复杂一些,通常采用双栈法或标记法完成: ```python def postorderTraversal_iterative(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: current = stack.pop() result.insert(0, current.val) # 插入到结果列表头部 if current.left: stack.append(current.left) # 先压左子树 if current.right: stack.append(current.right) # 再压右子树 return result ``` #### 三、补充知识点 除了上述基本的二叉树遍历外,Day04 还可能涉及其他相关内容,例如卡特兰数的应用场景以及组合问题的基础模板[^2][^4]。如果遇到具体题目,可以根据实际需求调用相应算法工具。 --- ####
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