力扣_中级算法_树和图_4~6题_和_回溯算法_第1题

Posted 2020-12-17 wang-dou-dou

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：

 

 

 

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：

 

 

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"]