LeetCode Count Complete Tree Nodes 二叉树

本文介绍了一种高效计算二叉树节点数量的方法。利用递归原理,通过比较左右子树的高度来判断是否为满二叉树,并采用不同的计算方式。提供了C++和Java实现代码。

思路:

DFS搜索会TLE。

DISCUSS中超简洁的一个方法,学习了。

递归的判断,如果一棵树沿着左子树一路下去和沿着右子树一路下去的路数相同(树高相同,都为H),则说明该数是满二叉树,可以用公式计算出节点个数2^H - 1;如果路数不同(树高不同),则说明左右子树要分开算,就这样,一直递归下去分析。

c++ code:

/**
 * 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:
    int countNodes(TreeNode* root) {
        if(root == NULL) return 0;
        int lh = 0, rh = 0;
        TreeNode *ltree = root, *rtree = root;
        while(ltree != NULL) {
            ltree = ltree->left;
            lh++;
        }
        while(rtree != NULL) {
            rtree = rtree->right;
            rh++;
        }
        if(lh == rh) {
            return (1<<lh) - 1;
        }else {
            return 1 + countNodes(root->left) + countNodes(root->right);
        }
    }
};

java code:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public int countNodes(TreeNode root) {
        if(root == null) return 0;
        int ln = 0, rn = 0;
        TreeNode lt = root, rt = root;
        while(lt != null) {
            lt = lt.left;
            ln++;
        }
        while(rt != null) {
            rt = rt.right;
            rn++;
        }
        if(ln == rn) {
            return (1<<ln) - 1;
        }else {
            return 1 + countNodes(root.left) + countNodes(root.right);            
        }
    }
}
<think>嗯,我现在需要补全Lean4中关于Proper Binary Tree(PBT)的定理证明,具体是count_nodes_plus_one_eq_count_leaves这个定理。首先,我得理解这个定理的意思。应该是说,对于任何Proper Binary Tree,节点的数量加一等于叶子的数量。比如,可能像这样:如果树有n个节点,那么叶子数应该是n+1?或者反过来?可能得先确认定理的具体数学表达式。 然后,用户提到要应用归纳假设ihl和ihr进行推导,这说明可能需要使用数学归纳法来证明这个定理。通常,处理树结构的时候,结构归纳法是一个常用的方法。比如,对于二叉树,可能分为叶子节点和内部节点的情况,或者根据左子树和右子树进行归纳。 首先,我需要明确Proper Binary Tree的定义。Proper Binary Tree通常指的是每个节点要么有两个子节点(内部节点),要么没有子节点(叶子节点)。也就是说,不存在只有一个子节点的情况。这样,整个树的结构会比较规则,可能更容易进行归纳。 接下来,定理的陈述应该是:对于任何Proper Binary Tree,其节点数加一等于叶子数。数学表达式可能是:count_nodes(t) + 1 = count_leaves(t),其中t是一个Proper Binary Tree。 现在,要证明这个定理,我需要考虑如何进行归纳。可能的结构归纳步骤如下: 1. **基例**:当树是一个叶子节点时,节点数为1,叶子数也为1。这时候1 + 1 = 2,但叶子数只有1,这显然不对。这说明我的理解可能有误,或者定理的陈述需要重新确认。 或者,可能基例应该是一个空树?但Proper Binary Tree通常不允许空树,因为叶子节点本身就是有值的节点。这时候基例可能需要调整,或者我误解了定理的陈述。 这里可能存在理解上的问题,需要再仔细看定理的名字和定义。count_nodes_plus_one_eq_count_leaves,即节点数加一等于叶子数。比如,如果有一个叶子节点,节点数是1,加一是2,但叶子数是1,这显然不成立。这说明可能在基例的情况下,定理需要不同的处理,或者我的理解有误。 或许,基例应该是一个内部节点,左右子树都是叶子节点。比如,一个根节点有两个叶子子节点,这时候节点数是3(根、左叶子、右叶子),叶子数是2,3+1=4≠2,这也不对。这说明我的理解有严重问题,可能定理的陈述需要重新确认。 或者,可能定理中的节点数是指内部节点数,而叶子数单独计算?比如,内部节点数加一等于叶子数。比如,一个内部节点有两个叶子,内部节点数是1,叶子数是2,1+1=2,成立。这时候可能定理的正确性成立。因此,我需要确认定理的具体定义,是否节点数指的是内部节点数,而叶子数单独计算。 假设定理的正确陈述是:在Proper Binary Tree中,内部节点数加一等于叶子数。这时候,基例情况下,如果树只有一个叶子节点,那么内部节点数为0,叶子数为1,0+1=1,成立。如果一个内部节点有两个叶子子节点,内部节点数为1,叶子数为2,1+1=2,成立。这符合常见的二叉树性质,即内部节点数加一等于叶子数。 现在,用户的问题是如何用Lean4补全这个定理的证明,应用归纳假设ihl和ihr进行推导。这说明在证明过程中,可能需要对左右子树分别应用归纳假设,然后将结果结合起来。 接下来,我需要考虑如何在Lean4中表示Proper Binary Tree,以及如何定义count_nodescount_leaves函数。假设已经定义了如下的二叉树类型: inductive PBT (α : Type) where | leaf (val : α) | node (left : PBT α) (right : PBT α) 然后,定义count_nodescount_leaves函数: def count_nodes : PBT α → Nat | .leaf _ => 0 -- 假设叶子节点不计入内部节点数 | .node l r => 1 + count_nodes l + count_nodes r def count_leaves : PBT α → Nat | .leaf _ => 1 | .node l r => count_leaves l + count_leaves r 这里,count_nodes计算的是内部节点的数量,叶子节点不计入,而count_leaves计算叶子节点的数量。这样,定理应该表述为:对于任何Proper Binary Tree t,count_nodes t + 1 = count_leaves t。 现在,需要证明这个定理。使用结构归纳法,可能需要对树的结构进行分情况讨论: 1. **基例**:当树是一个叶子节点时,count_nodes t = 0,count_leaves t = 1,因此0 + 1 = 1,成立。 2. **归纳步骤**:假设对于左右子树l和r,有count_nodes l + 1 = count_leaves l(归纳假设ihl),以及count_nodes r + 1 = count_leaves r(归纳假设ihr)。需要证明对于.node l r,count_nodes (.node l r) + 1 = count_leaves (.node l r)。 根据定义,count_nodes (.node l r) = 1 + count_nodes l + count_nodes r count_leaves (.node l r) = count_leaves l + count_leaves r 根据归纳假设ihl和ihr,可以将count_leaves l替换为count_nodes l + 1,同理count_leaves r替换为count_nodes r + 1。 因此,右边变为 (count_nodes l + 1) + (count_nodes r + 1) = count_nodes l + count_nodes r + 2 左边是count_nodes (.node l r) + 1 = (1 + count_nodes l + count_nodes r) + 1 = count_nodes l + count_nodes r + 2 两边相等,因此定理成立。 现在,如何在Lean4中实现这个证明?用户已经提供了部分代码,需要补全应用归纳假设的部分。可能的代码结构如下: theorem count_nodes_plus_one_eq_count_leaves (t : PBT α) : count_nodes t + 1 = count_leaves t := by induction t with | leaf => -- 基例处理 simp [count_nodes, count_leaves] -- 简化表达式,验证基例成立 | node l r ihl ihr => -- 归纳步骤,应用归纳假设ihl和ihr simp [count_nodes, count_leaves, ihl, ihr] -- 将归纳假设带入,简化表达式 ring -- 使用代数运算验证等式成立 这里,`simp`策略用于简化表达式,带入归纳假设,而`ring`用于验证代数等式成立。用户可能需要补全的是在归纳步骤中正确应用ihl和ihr,并确保代数运算正确。 可能的难点在于确保归纳假设正确应用,并且简化后的表达式能够正确匹配。如果用户提供的代码中有缺失的部分,可能需要根据上述逻辑补全。例如,在`node`的情况下,正确地将ihl和ihr带入,并确保`ring`能够处理剩余的代数运算。 此外,需要注意Proper Binary Tree的定义是否符合上述结构,以及count_nodescount_leaves的定义是否正确区分内部节点和叶子节点。如果定义有误,可能需要调整函数定义或定理的陈述。 总结来说,补全证明的关键在于正确应用结构归纳法,基例处理叶子节点,归纳步骤处理内部节点并应用左右子树的归纳假设,最后通过代数运算验证等式成立。</think>要补全`count_nodes_plus_one_eq_count_leaves`定理的证明,需基于Proper Binary Tree的结构进行归纳,并正确应用归纳假设。以下是分步说明及完整代码: **步骤说明**: 1. **基例(Leaf节点)**: - 当树为叶子节点时,内部节点数为0,叶子数为1。 - 验证等式:$0 + 1 = 1$,显然成立。 2. **归纳步骤(Node节点)**: - 假设左子树满足$\text{count\_nodes}(l) + 1 = \text{count\_leaves}(l)$(归纳假设`ihl`) - 假设右子树满足$\text{count\_nodes}(r) + 1 = \text{count\_leaves}(r)$(归纳假设`ihr`) - 计算当前节点:$\text{count\_nodes}(\text{node}\ l\ r) = 1 + \text{count\_nodes}(l) + \text{count\_nodes}(r)$ - 计算当前叶子数:$\text{count\_leaves}(\text{node}\ l\ r) = \text{count\_leaves}(l) + \text{count\_leaves}(r)$ - 代入归纳假设:$\text{count\_leaves}(l) + \text{count\_leaves}(r) = (\text{count\_nodes}(l) + 1) + (\text{count\_nodes}(r) + 1)$ - 简化后等式两边均为$\text{count\_nodes}(l) + \text{count\_nodes}(r) + 2$,故成立。 **Lean4代码补全**: ```lean4 theorem count_nodes_plus_one_eq_count_leaves (t : PBT α) : count_nodes t + 1 = count_leaves t := by induction t with | leaf => -- 基例:叶子节点的内部节点数为0,叶子数为1,等式显然成立 simp [count_nodes, count_leaves] | node l r ihl ihr => -- 归纳步骤:应用归纳假设ihl和ihr,并简化表达式 simp [count_nodes, count_leaves, ihl, ihr] -- 使用代数运算验证等式成立 ring ``` **代码解释**: - `induction t with`:对树`t`进行结构归纳。 - `| leaf => ...`:处理叶子节点基例,使用`simp`简化表达式。 - `| node l r ihl ihr => ...`:处理内部节点,带入左右子树的归纳假设`ihl`和`ihr`。 - `simp [count_nodes, count_leaves, ihl, ihr]`:将函数定义和归纳假设带入当前上下文。 - `ring`:验证代数等式成立,自动处理加法与乘法运算。 **引用文献**: - 关于二叉树归纳证明的标准方法,可参考算法与数据结构教材[^1]。 - Lean4的归纳策略及`ring`定理证明器的使用详见官方文档[^2]。
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