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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leetcode相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

leetcode_problem863

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1.问题

给定一个二叉数(root),二叉树中一个node(target)以及整数K,求二叉树中所有与target距离K的节点值。问题描述与example如下。

2.解决方案

 1 # Definition for a binary tree node.
 2 # class TreeNode:
 3 #     def __init__(self, x):
 4 #         self.val = x
 5 #         self.left = None
 6 #         self.right = None
 7 
 8 class Solution:
 9     def distanceK(self, root, target, K):
10         """
11         :type root: TreeNode
12         :type target: TreeNode
13         :type K: int
14         :rtype: List[int]
15         """
16         def bfs(node,par=None): # give each node add parent_node
17             if node:
18                 node.par = par
19                 bfs(node.left, node)
20                 bfs(node.right, node)
21         
22         bfs(root)
23         
24         queue = collections.deque([(target,0)]) # queue structure initial
25         seen = {target}  #in order to aviod checking repeat node 
26         while queue:
27             if queue[0][1] == K: 
28                 return [node.val for node, d in queue] 
29             node, d = queue.popleft() 
30             for nei in (node.left, node.right, node.par):
31                 if nei and nei not in seen:
32                     seen.add(nei)
33                     queue.append((nei, d+1))
34                 
35         return []

这里的做法:

  1. 先将用BFS(Breadth first search)算法将所有node的parent节点添加到treenode类的属性中,因为距离K的节点也有可能实在父节点的另外分支上,以及更上层的父节点的分支上,需要向上搜索。
  2. 然后再用BFS算法去搜索离目标节点K距离的所有节点,这里建立了一个deque(double ended queue)来存储节点以及他对应的距离,建立seen集合,用来避免重复检查节点和队列距离乱序,因为算法会从target的左右节点和父结点出发搜索,然后又从左右节点和父结点的左右节点和父结点出发去搜索,可以看到target的左节点的父结点还是target,所以不加seen,不仅会造成队列判断条件复杂,而且会造成很大的冗余,这是很低效的。最好是自己画一棵二叉树实例,一步一步分析算法,就是知道该方法是多么巧妙。

参考solution中还有一种使用DFS(depth first search)的方法,个人觉得那种过于复杂,还是上述方法比较简单直观,有兴趣的话可以看看。

参考

1. https://leetcode.com/problems/all-nodes-distance-k-in-binary-tree/solution/

2. https://leetcode.com/contest/weekly-contest-91/problems/all-nodes-distance-k-in-binary-tree/

以上是关于leetcode的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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