leetcode Recover Binary Search Tree

最新推荐文章于 2025-09-07 01:02:55 发布
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文章标签： python 数据结构与算法
本文介绍了一种使用Morris遍历来解决二叉搜索树问题的方法，该方法相较于常见的中序递归方法能实现O(1)的空间复杂度。通过具体实例详细解释了Morris遍历的基本思想，并给出了Python实现代码。
    看到非常多写Recover Binary Search Tree这道题的文章都用中序递归来做，我在这里告诉大家。这样做的空间复杂度也是O(n)的。所以尽管他们的答案尽管通过了，但还是没有符合题目的要求，O(1)空间复杂度遍历二叉树的一种算法是morris遍历，详见这里
下面为python的代码
基本思想为中序遍历找到两个非法节点，最后做交换
LeetCode Recover Binary Search Tree
aoe41606的博客
03-28 106
LeetCode解题之Recover Binary Search Tree 原题 一棵二叉搜索树中的两个节点交换了位置，找出并调整。 注意点： 最好仅仅用常量的空间 样例： 输入: 3 / \ 1 2 输出: 2 / \ 1 ...
Leetcode Recover Binary Search Tree
Ttssxuan
07-14 599
Leetcode Recover Binary Search Tree，本题的关键是“如何使用O(1)的空间遍历树”和“找出两个被swap的节点”。如何使用O(1)的空间遍历树这里主要需要使用一个数据节构Threaded binary tree，借助于Threaded binary tree可以很快的实现遍历。此外，使用in-order遍历搜索二叉树，正好是以升序遍历整个数据。找出两个被swap的节
【LeetCode】Recover Binary Search Tree 解题报告
跳出温水的青蛙
03-21 3333
【题目】 Two elements of a binary search tree (BST) are swapped by mistake. Recover the tree without changing its structure. Note: A solution using O(n) space is pretty straight forward. Could
Leetcode Recover binary search tree
03-09 210
wo elements of a binary search tree (BST) are swapped by mistake. Recover the tree without changing its structure. Constant extra space. [code]public class Solution { TreeNode node1, node2, prev
python-leetcode题解之099-Recover-Binary-Search-Tree
09-03
在解决LeetCode 099题Recover Binary Search Tree的过程中，我们遇到了一个中等难度的树结构操作问题。该问题要求我们恢复一个二叉搜索树（BST），在给出的树中有两个节点的值被错误地交换了，我们需要在不改变树的...
c语言-leetcode题解之0099-recover-binary-search-tree.zip
09-14
本次分享的焦点是LeetCode上的第99题——恢复二叉搜索树（Recover Binary Search Tree）。这是一道难度较高，但非常经典的二叉树问题，它要求修复一个仅犯有两个错误的二叉搜索树。 二叉搜索树（BST）是一种特殊的...
java-leetcode-99-recover-binary-search-tree
08-13
java java_leetcode-99-recover-binary-search-tree
LeetCode:Binary Search Tree相关题目合集
Eddy的记事本
03-18 798
Validate Binary Search Tree, Recover Binary Search Tree, Successor of Binary Search Tree, Binary Search Tree Iterator, Largest Binary Search Tree (BST) in a Binary Tree
Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习
ban102055的博客
09-04 2191
特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。
【TXT】用 Python 实现超漂亮的 HTML 两栏文本对比工具（支持行内差异高亮）
采菊东篱下，Python满乾坤！
09-05 1120
这个小工具虽然只有 300 多行代码，但却融合了文本处理、算法匹配、前端渲染和用户体验设计。它不仅实用，还能作为学习difflib和 HTML/CSS 布局的优秀范例。✅一句话总结：让文本对比不再枯燥，让差异“看得见”！也欢迎在评论区提出你的优化想法 😊。
torch神经网络入门级设备测试
最新发布
m0_71002812的博客
09-07 162
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
Java 枚举通用接口设计与实现
sunnyday0426的博客
09-04 600
本文介绍了Java中枚举类型的通用接口设计方法。通过定义BaseEnumInterface接口，可以为枚举添加code和desc属性，并提供统一的静态操作方法，如根据code获取枚举实例、获取所有编码列表、验证编码有效性等。以GenderEnum为例，展示了枚举类如何实现该接口，并演示了通过接口提供的通用方法进行便捷操作。这种设计模式提高了代码复用性，使枚举操作更加规范统一。
【传奇开心果系列】Flet框架结合pillow实现的英文文字倒映特效自定义模板特色和实现原理深度解析
jackchuanqi的博客
08-30 1384
本文介绍了基于Flet框架和Pillow库实现的英文文字倒映特效模板。该模板支持自定义字体、文字颜色、背景颜色和倒影间距，通过透明度渐变处理实现逼真的倒影效果。适用于UI设计、广告宣传、创意设计等多种场景，具有灵活的参数配置和错误处理机制。项目依赖Flet和Pillow库，需要MISTRAL.TTF字体文件支持，提供了完整的安装说明和项目结构建议。该特效模板可帮助开发者快速创建具有视觉冲击力的文字倒影效果。
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 590
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
Python核心技术开发指南(037)——匿名函数
谷哥的小弟
09-05 245
本文介绍了Python中的匿名函数（lambda函数），它是一种无需名称、通过lambda关键字定义的简洁函数形式。文章对比了匿名函数与命名函数的差异，指出匿名函数适合简单逻辑和临时使用场景，尤其是作为参数传递给高阶函数时更具优势。通过多个示例展示了匿名函数在数学运算、排序、条件判断和数据过滤等场景的应用，包括与sorted()、map()、filter()等内置函数的结合使用。
国产化Excel处理组件Spire.XLS教程：Java 向 Excel 写入数据的3种高效方法（含代码示例）
开发者效率提升工具的博客
09-04 911
手动向 Excel 工作表中输入数据既耗时又容易出错，尤其是在处理大型数据集时。而借助合适的 Java Excel 库，可以简化数据输入这一流程。本文将详细介绍如何使用 Spire.XLS for Java 库，通过 3 种高效方法完成 Java 向 Excel 工作表的数据写入，涵盖基础的逐个单元格录入、批量数组插入以及 DataTable 导出。
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不枯石的学习笔记
09-06 403
本文介绍了使用Python生成规则几何形状点云的方法，包括矩形、三角形、六边形和圆形。主要内容包括：1）基本步骤概述，涵盖参数定义、采样、噪声添加和可视化；2）四种几何形状的具体生成算法和示例代码；3）应用场景分析，如工业检测、机器人导航和虚拟现实；4）综合程序实现，通过Tkinter界面实现点云生成与可视化。文中详细说明了每种形状的采样算法（如重心坐标法、极坐标采样）和实现细节，并提供了完整的Python代码示例。该内容为三维点云处理的基础技术，适用于计算机视觉、机器人学等领域的研究和开发。
Python爬虫实战：研究Animation模块，构建京东平台电商数据采集和分析系统
ylfhpy的博客
09-05 122
matplotlib 作为 Python 生态中成熟的可视化库，其 Animation 模块支持动态图表生成，可实现数据的实时动态展示。将爬虫技术与动态可视化结合，构建 "数据获取 - 处理 - 动态展示" 的完整闭环，对提升数据分析效率具有重要实践价值。而动态可视化技术通过连续帧画面展示数据变化轨迹，能更直观地揭示数据背后的规律，如商品价格波动、用户行为趋势等。第三梯队：vivo（3000-3400 元）、小米（2700-3100 元）、荣耀（2500-2900 元）
LeetCode 树标签深度解析
1. **二叉树（Binary Tree）**： - 每个节点最多有两个子节点，分别是左子节点和右子节点。 - 特殊形式包括完全二叉树、满二叉树和平衡二叉树（AVL树）。 2. **多叉树（N-ary Tree）**： - 允许节点拥有超过两...
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