力扣_中级算法_树和图_4~6题_和_回溯算法_第1题

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了力扣_中级算法_树和图_4~6题_和_回溯算法_第1题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一位C++小白的力扣刷题_成长记录_welcome to visit  ^_^  

 

树和图_第4题:填充每个节点的下一个右侧节点指针

题目描述:

给定一个完美二叉树,其所有叶子节点都在同一层,每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下:

struct Node {
  int val;
  Node *left;
  Node *right;
  Node *next;
}

填充它的每个 next 指针,让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点,则将 next 指针设置为 NULL

初始状态下,所有 next 指针都被设置为 NULL

举例 (反正,我是没看懂它这个例子  害.....)

示例:

技术图片

 

 

 

输入:{"$id":"1","left":{"$id":"2","left":{"$id":"3","left":null,"next":null,"right":null,"val":4},
"next":null,"right":{"$id":"4","left":null,"next":null,"right":null,"val":5},"val":2},"next":null,
"right":{"$id":"5","left":{"$id":"6","left":null,"next":null,"right":null,"val":6},"next":null,"right":
{"$id":"7","left":null,"next":null,"right":null,"val":7},"val":3},"val":1} 输出:{"$id":"1","left":{"$id":"2","left":{"$id":"3","left":null,"next":{"$id":"4","left":null,"next":
{"$id":"5","left":null,"next":{"$id":"6","left":null,"next":null,"right":null,"val":7},"right":null,"val":6},
"right":null,"val":5},"right":null,"val":4},"next":{"$id":"7","left":{"$ref":"5"},"next":null,"right":{"$ref":"6"},
"val":3},"right":{"$ref":"4"},"val":2},"next":null,"right":{"$ref":"7"},"val":1} 解释:给定二叉树如图 A 所示,你的函数应该填充它的每个 next 指针,以指向其下一个右侧节点,如图 B 所示。

 

提示:

  • 你只能使用常量级额外空间。
  • 使用递归解题也符合要求,本题中递归程序占用的栈空间不算做额外的空间复杂度。

解题思路:搜索二叉树。这里又要用到递归。分两种情况来建立 next 关系。(详见代码)

学习心得:我先前想用一个队列,加一个vector容器来做,方法有点类似于昨天做的那个“二叉树的锯齿形

层次遍历”,但是有个地方一直有问题,用 VS2010 调试,还是没查出问题,后来去看题解,学习了前辈的

厉害的算法。二叉树,递归,嗯,两者紧密难分。

 

实现:(C++)

/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:
int val;
Node* left;
Node* right;
Node* next;

Node() : val(0), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {}

Node(int _val) : val(_val), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {}

Node(int _val, Node* _left, Node* _right, Node* _next)
: val(_val), left(_left), right(_right), next(_next) {}
};
*/

class Solution {
  public:
    Node* connect(Node* root) {
    if( root==NULL||root->left==NULL ) return root;      //第二个条件“root->left==NULL”别忘了呦。因为本题的前提是“完美二叉树”嘛,left、right都可以
        root->left->next=root->right;       //细品
    if( root->next!=NULL )          //这个是一环搭一环的“连”下去的。用草稿纸来画一画就一目了然了。
        root->right->next=root->next->left;
    connect( root->left );          //递归递归~这条语句和下面一条顺序不能换。因为next建立的关系是 从左至右 的
    connect( root->right );
    return root;
  }
};

运行结果: 

代码执行结果:
我的输入
[1,2,3,4,5,6,7]
我的答案
[1,#,2,3,#,4,5,6,7,#]
预期答案
[1,#,2,3,#,4,5,6,7,#]

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树和图_第5题:二叉搜索树中第K小的元素

题目描述:

 

给定一个二叉搜索树,编写一个函数 kthSmallest 来查找其中第 k 个最小的元素。

说明:
你可以假设 k 总是有效的,1 ≤ k ≤ 二叉搜索树元素个数。

 

举例:

示例 1:

输入: root = [3,1,4,null,2], k = 1
   3
  /  1   4
     2
输出: 1

示例 2:

输入: root = [5,3,6,2,4,null,null,1], k = 3
       5
      /      3   6
    /    2   4
  /
 1
输出: 3

进阶:
如果二叉搜索树经常被修改(插入/删除操作)并且你需要频繁地查找第 k 小的值,你将如何优化 kthSmallest 函数?

解题思路:这道题做出来不难,用昨天学得的那个 迭代算法+一个队列+一个移动指针 来完成。

学习心得:这道题不难,但是想把 空间复杂度和时间复杂度 降低,还不时间松活事。我现在的目标就是

正确地把它做出来,其实我没用到那个,二叉搜索树的特征。虽然只打败了5%的人......嘻嘻。

 

实现:(C++) 

/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
* };
*/
class Solution {
  public:
    int kthSmallest(TreeNode* root, int k) {
    vector<int> vec;      //容器,储存最后的数组
    queue<TreeNode*> q;
    TreeNode* fp;       //定义一个“树”上的“移动”指针
    q.push(root);        //把“树根”放入队列
    while( !q.empty() )      //只要队列里还有元素,继续循环
       {
      fp=q.front();
      q.pop();
      vec.push_back( fp->val );
      if( fp->left )       //细品,作了图就好理解了
          q.push(fp->left);
      if( fp->right )        //细品+1
          q.push(fp->right);
      }
    sort( vec.begin(),vec.end() );     //排序
  return vec[k-1];       //排序后就好找了
  }
};

运行结果:

我的输入
[3,1,4,null,2]
1
我的答案
1
预期答案
1

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树和图_第6题:岛屿数量

题目描述:

给你一个由 ‘1‘(陆地)和 ‘0‘(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。

岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向或竖直方向上相邻的陆地连接形成。

此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。

 

举例:

示例 1:

输入:
[
[‘1‘,‘1‘,‘1‘,‘1‘,‘0‘],
[‘1‘,‘1‘,‘0‘,‘1‘,‘0‘],
[‘1‘,‘1‘,‘0‘,‘0‘,‘0‘],
[‘0‘,‘0‘,‘0‘,‘0‘,‘0‘]
]
输出: 1

示例 2:

输入:
[
[‘1‘,‘1‘,‘0‘,‘0‘,‘0‘],
[‘1‘,‘1‘,‘0‘,‘0‘,‘0‘],
[‘0‘,‘0‘,‘1‘,‘0‘,‘0‘],
[‘0‘,‘0‘,‘0‘,‘1‘,‘1‘]
]
输出: 3
解释: 每座岛屿只能由水平和/或竖直方向上相邻的陆地连接而成。

解题思路:“标记法”,我把它叫做标记法。就是 把出现 “1” 的上下左右换成另外一种字符。下次检索到 “1”(但被更换了的)时,就跳过。这个要结合递归函数。

力扣题解里,我看评论,看到一个很贴切的 名字 ,叫做 “感染函数” ,我觉得很应景。

学习心得:做这道题,让我明白了 :在递归函数中,其终止条件一般放在最开始,而且这个 终止条件 一定

要做好。这道题 思维易理解,但是其 细节 需要我们 细品。

 

 

实现:(C++)

class Solution {
  public:
    void infect( vector<vector<char>>& g,int i,int j )
      {
           if( i<0||j<0||i>=g.size()||j>=g[0].size()||g[i][j]!=‘1‘) return ;     //最后一个 终止小条件“ g[i][j]!=‘1‘ ”可别忘了
      g[i][j]=‘*‘;          //换个符号,做个标记
      infect( g,i-1,j );      //递归 左边
      infect( g,i,j+1 );      //递归 上边
      infect( g,i+1,j );      //递归 右边
      infect( g,i,j-1 );     //递归 下边
      return ;
     }
    int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
    if( grid.size()==0 ) return 0;
    int row=grid.size(),col=grid[0].size();
    int i,j,res=0;
    for( i=0;i<row;i++ )
       for( j=0;j<col;j++ )
      {
       if( grid[i][j]==‘1‘ )
         {
        res++;      //有一个‘1‘,其岛屿数就加1
        infect( grid,i,j );
        }
      }
  return res;
 }
};

运行结果:

代码执行结果:
我的输入
[["1","1","1","1","0"],["1","1","0","1","0"],["1","1","0","0","0"],["0","0","0","0","0"]]
我的答案
1
预期答案
1

 

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回溯算法_第1题: 电话号码的字母组合

题目描述:

技术图片

 

 

注意:
你可以假设树中没有重复的元素。

举例:

示例:

输入:"23"
输出:["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"].

说明:
尽管上面的答案是按字典序排列的,但是你可以任意选择答案输出的顺序。

解题思路: 我先想的的使用队列,但不好想。后来结合了  递归+哈希表 ,灵活运用下标,解决了。

学习心得:这道题把递归这个东西,再一次地体现得淋漓尽致。 哈希表的功能在这一道题也展现了

强大的功能。

 

实现:(C++)

class Solution {
  public:
    vector<string> vec;
    string temp;                                 //临时存储字符串
    map<char,string> table=             //注意是 char !哈希表的构建,注意字符串有 “ ”包起哈。
      {
      {‘2‘,"abc"},
      {‘3‘,"def"},
      {‘4‘,"ghi"},
      {‘5‘,"jkl"},
      {‘6‘,"mno"},
      {‘7‘,"pqrs"},
      {‘8‘,"tuv"},
      {‘9‘,"wxyz"}
         };
    void DFS(int index,string digits)    //DFS函数,用于递归。DFS:深度优先搜索算法
     {
        if( index == digits.size() )         //当 digits的下标 和 digits的有效长度一样时,执行下面操作。( 终止条件)
      {
        vec.push_back( temp );
        return ;
       }
     int i;
       for( i=0;i<table[ digits[index] ].size();i++ )                //举个栗子: table[ digits[0] ] = table[ ‘2‘ ] = "abc" 。(这里假设的digits[0] 为 ‘2’ )
          {
        temp.push_back( table[ digits[index] ][i] );
        DFS( index+1,digits );              //递归点在这里
        temp.pop_back();                   //字符串末尾弹出一个字符
        }
          //temp.pop_back();      //这句话是多余的,写出来,警醒自己。因为第一遍敲时,没注意到
     return ;

      }
    vector<string> letterCombinations(string digits) {
      if( digits.size()==0 ) return vec;
      DFS( 0,digits ); 
      return vec;
     }

};

运行结果:

代码执行结果:
我的输入
"23"
我的答案
["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]
预期答案
["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]

以上是关于力扣_中级算法_树和图_4~6题_和_回溯算法_第1题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

力扣_中级算法_数组_1~4题

力扣_初级算法_其他_2~6题_和_数组_10~11题

力扣_初级算法_链表_1~6题

力扣_初级算法_树_4~5题_和_排序和搜索_2题_和动态规划_1~4题

力扣_初级算法_树_1~3题_和_排序和搜索_1题

力扣_初级算法_字符串_5~8题