递归:深度优先搜索
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了递归:深度优先搜索相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
二叉树的最大深度
二叉树的问题一般都是优先考虑递归的,我们想要求出一棵树的深度,当我们知道了左子树和右子树的深度的时候,那么root节点的深度就是左右子树最大的值加1
d
e
p
t
h
(
r
o
o
t
)
=
m
a
x
(
d
e
p
t
h
(
r
o
o
t
.
l
e
f
t
)
,
d
e
p
t
h
(
r
o
o
t
.
r
i
g
h
t
)
)
+
1
depth(root)=max(depth(root.left),depth(root.right))+1
depth(root)=max(depth(root.left),depth(root.right))+1
很明显这也是一个递归的式子,所以直接使用递归即可
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
def dfs(root):
if not root: # base case
return 0
l = dfs(root.left) # 先求左子树的深度
r = dfs(root.right) # 然后求右子树的深度
return max(l,r)+1 # 取最大,然后加上root节点就是+1
return dfs(root)
二叉树的最小深度
一开始觉得最小深度和最大深度是一样的,但是发现直接写min是有问题的。
最重要的问题是,最小深度是从叶子节点开始的,所以base case有两种,一个是head==None,另一种就是head.right is None and head.left is None。必须是从叶子节点开始。
错误写法,可以看到a节点,a节点的左子树深度是0,右子树深度是2,那么根据这个错误的递归式子可以得到a节点的最小深度为min(0,2)=0
,但是很明显,a节点不是一个叶子节点,所以不能求最小深度的。但是最大深度不会有这样的问题。
class Solution:
def minDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if root is None:
return 0
return min(self.minDepth(root.right),self.minDepth(root.left))+1
正确写法需要考虑某个子树为None的情况,这个时候需要递归另一边的子树作为最小深度。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def minDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if root is None:
return 0
elif root.left is None and root.right is None:
return 1
elif root.left is None:
return self.minDepth(root.right)+1
elif root.right is None:
return self.minDepth(root.left) + 1
else:
return min(self.minDepth(root.right),self.minDepth(root.left))+1
平衡二叉树
给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。
本题中,一棵高度平衡二叉树定义为:
一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1
这个问题本质也是求解树的深度,只不过要求左右子树的深度差值不超过1,如果超过一就会直接返回False。同样的理解,我们想要知道root节点是平衡的,那么就需要计算左右子树的高度,计算完高度之后,还需要判断左右子树是否也是平衡二叉树,如果有一个不是的话,那么root肯定也不是
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def isBalanced(self, root: TreeNode) -> bool:
def dfs(root):
if not root:
return 0,True
l,lf = dfs(root.left)
r,rf = dfs(root.right)
if abs(l-r) <= 1 and lf and rf:
return max(l,r)+1,True
else:
return max(l,r)+1,False
_,f = dfs(root)
return f
完全二叉树的节点个数
统计个数也是非常的简单,我们统计左子树的个数然后加上右子树的个数,然后加上根节点一个就是总共的节点个数了。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def countNodes(self, root: TreeNode) -> int:
if root is None:
return 0
return self.countNodes(root.left) + self.countNodes(root.right) + 1
以上是关于递归:深度优先搜索的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章