[LeetCode 5.7] Cousins in Binary Tree

本文介绍了一种算法,用于判断二叉树中两个具有相同深度但不同父节点的节点是否为堂兄弟节点。通过查找指定值节点的父节点及其深度,可以有效地确定两节点是否满足堂兄弟条件。

Cousins in Binary Tree

In a binary tree, the root node is at depth 0, and children of each depth k node are at depth k+1.

Two nodes of a binary tree are cousins if they have the same depth, but have different parents.

We are given the root of a binary tree with unique values, and the values x and y of two different nodes in the tree.

Return true if and only if the nodes corresponding to the values x and y are cousins.

Example 1:

Input: root = [1,2,3,4], x = 4, y = 3
Output: false

Example 2:

Input: root = [1,2,3,null,4,null,5], x = 5, y = 4
Output: true

Example 3:

Input: root = [1,2,3,null,4], x = 2, y = 3
Output: false

Constraints:

  • The number of nodes in the tree will be between 2 and 100.
  • Each node has a unique integer value from 1 to 100.

Python3 Solution:

class Solution:
    def findval(self, root: TreeNode, val: int):
        if root.val == val:
            return None, 0
        depth = 1
        sta, nextsta = [root], []
        while sta:
            temp = sta.pop()
            if temp.left:
                if temp.left.val == val:
                    return temp, depth
                else:
                    nextsta.append(temp.left)
            if temp.right:
                if temp.right.val == val:
                    return temp, depth
                else:
                    nextsta.append(temp.right)
            if not sta:
                sta = nextsta[:]
                nextsta = []
                depth += 1
        return None, 0

    def isCousins(self, root: TreeNode, x: int, y: int) -> bool:
        node1, depth1 = self.findval(root, x)   # 找到x的父节点和深度
        node2, depth2 = self.findval(root, y)   # 找到y的父节点和深度
        if depth1 == depth2 and node1 != node2:
            return True
        else:
            return False
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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