待做-待补充-每个节点做事,时间,以及与角度的关系
文章目录
- 纲领
- 1.是否可以通过遍历一遍二叉树得到答案
- 2.是否可以通过两颗子树相同问题的答案推导出树的答案(形式为递归)
- 无论哪种思维模式,都需要思考:单独一个二叉树节点,它需要做什么事情?需要在什么时候做
- 后序
- 判断问题是否和子树相关,如果相关,就要给函数设置合理的定义和返回值,在后序位置写代码。
- 子树相同问题 推导
- 子树不同问题 遍历
- 红黑树应用场景限制
- 构造对比
- 1008
- 105
- 什么是二叉树遍历
- 递归遍历
- 1.前序遍历 = 进入节点时
- 2.中序遍历 = 遍历完左子树回到节点。此操作需要等到所有左树节点做完后才会做
- 3.后序遍历 = 遍历完左右子树回到节点。左右子树的所有节点都做完操作后,回到当前节点才会做此操作 = 离开节点
- 遍历要点
- 1.每个节点做什么
- 2.在什么时间做
- 节点时机的区别
- 897. 递增顺序搜索树
- 144. 二叉树的前序遍历
- 226. 翻转二叉树
- 待做
- 13 106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树*
- 15 331. 验证二叉树的前序序列化*
- 为什么不能优化
- 572. 另一棵树的子树
- 1367. 二叉树中的列表
- 推导是一类特殊关系
- 推导公式
纲领
1.是否可以通过遍历一遍二叉树得到答案
2.是否可以通过两颗子树相同问题的答案推导出树的答案(形式为递归)
无论哪种思维模式,都需要思考:单独一个二叉树节点,它需要做什么事情?需要在什么时候做
后序
判断问题是否和子树相关,如果相关,就要给函数设置合理的定义和返回值,在后序位置写代码。
子树相同问题 推导
子树不同问题 遍历
红黑树应用场景限制
红黑树(自平衡BST(自平衡(由n个节点构建子树,保证子树高度相差<=1(Δ(h(sub)<=1便可保证整树是最小高度(因为整树高度=子树高度+1))))))
RBT作为数据结构,其增删改查可谓达到了完美,但即便如此,其应用场景也有限制。请说出合适的场景。
构造对比
1008
105
什么是二叉树遍历
二叉树遍历 = 前中后序遍历
= 递归遍历 + 3种时间节点
递归遍历会依次遍历到每个节点。
而前中后序则是在递归遍历的基础上选择操作发生的时间。
递归遍历
递归遍历的顺序是固定的。也就是每个节点的遍历顺序是固定的。
没错,也许你会认为是有三种遍历顺序,但其实只有一种,只决定于递归。
1.前序遍历 = 进入节点时
2.中序遍历 = 遍历完左子树回到节点。此操作需要等到所有左树节点做完后才会做
3.后序遍历 = 遍历完左右子树回到节点。左右子树的所有节点都做完操作后,回到当前节点才会做此操作 = 离开节点
遍历要点
1.每个节点做什么
2.在什么时间做
节点时机的区别
897. 递增顺序搜索树
144. 二叉树的前序遍历
226. 翻转二叉树
待做
13 106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树*
15 331. 验证二叉树的前序序列化*
为什么不能优化
572. 另一棵树的子树
1367. 二叉树中的列表
遍历推导,不能优化
推导是一类特殊关系
指树的问题可以由子树同样的问题推导而来
推导公式
二叉树分解算法的核心思维是树间的推导
1.f(x) == f(x) + 1;
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