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怎么免费建设金融网站,seo网站建设,网站后台管理系统 asp,高效网站建设公司目录 关于dfs 部分OJ题详解 2331. 计算布尔二叉树的值 129. 求根节点到叶节点数字之和 814. 二叉树剪枝 98. 验证二叉搜索树 230. 二叉搜索树中第K小的元素 257. 二叉树的所有路径 关于dfs 算法学习(十二)—— 递归,搜索&#xff0c…

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关于dfs

部分OJ题详解

2331. 计算布尔二叉树的值

129. 求根节点到叶节点数字之和

814. 二叉树剪枝

98. 验证二叉搜索树

230. 二叉搜索树中第K小的元素

257. 二叉树的所有路径

关于dfs

算法学习(十二)—— 递归,搜索,回溯前置_数组递归查找-CSDN博客

部分OJ题详解

2331. 计算布尔二叉树的值

2331. 计算布尔二叉树的值 - 力扣(LeetCode)

题目有点长,得结合示例来理解。下面来分析下这道题:

  • 看到二叉树遍历,最先想到的就是递归,这里我们用DFS来尝试解决
  • 在这道题的树中,只要节点有孩子,那必定有两个子节点,没有只有一个子节点的情况;非叶结点里面存的是“逻辑与”或“逻辑或”,叶子节点存的就是1或0,也就是“true”或“false”
  • 然后就是发现子问题的过程了,以根节点为例,假如我要知道根节点最后的值是什么,那我就得直到左子树和右子树的值是多少,然后以左子树或右子树的根节点为例,再往下进行同样的分析,就发现了我们的相同子问题,所以我们的函数头就是:bool dfs(root); 也就是你给我一个根节点,我告诉你最后的结果是true还是false
  • 然后就是函数体的设计,bool left = dfs(root->left);  bool right = dfs(root->right);  也就是要告诉我们左右子树的值,然后就是根据目前的根节点是“逻辑与”还是“逻辑或”,算出结果
  • 最后就是递归出口,就是当我遇到叶子节点的时候,直接返回true或false即可 
class Solution {
public:bool evaluateTree(TreeNode* root) {return dfs(root);    }bool dfs(TreeNode* root){if(root->left == nullptr) return root->val == 0 ? false : true;bool left = dfs(root->left);bool right = dfs(root->right);if(root->val == 2) return left | right;else return left & right;}
};

129. 求根节点到叶节点数字之和

 129. 求根节点到叶节点数字之和 - 力扣(LeetCode)

下面来分析下这道题:

  • 我们仍然还是尝试用递归的dfs来尝试解决下,还是那三个步骤:找相同子问题,搞清楚每个子问题要做什么,递归出口
  • 首先是相同子问题,上面示例的树太小了,我们换个大的树,如下图:
  • 所以函数头设计为:int dfs(root, presum); 也就是传一个根节点,以及这个根节点前面路径的值presum传给后面,然后给我返回这个根节点最后计算的值
  • 函数体的步骤就是:①先算出该根节点加上前面路径的计算结果值    ②把这个值传给左子树    ③把这个值传给右子树    ④左右子树返回计算结果 
  • 递归出口就是当遇到叶子节点时,把上面的第一步计算完之后,再正式返回,不再将这个值传给左右子树
class Solution {
public:int sumNumbers(TreeNode* root) {return dfs(root, 0);}int dfs(TreeNode* root, int prevsum){prevsum = prevsum * 10 + root->val; //①if(root->left == nullptr && root->right == nullptr) return prevsum; //递归出口int ret = 0;if(root->left != nullptr) ret += dfs(root->left, prevsum); //②if(root->right != nullptr) ret += dfs(root->right, prevsum); //③return ret; //④}
};

814. 二叉树剪枝

814. 二叉树剪枝 - 力扣(LeetCode)

题目的意思很明确,就是如果一个节点的子树中没有值为1的节点的话,就把这个子树干掉,下面我们来分析下这道题:

  • 这个题目和我们之前的题目有点不一样,前面的题目就是让我们根据信息求值,没有改变二叉树,而这个题目是要求我们实实在在的对二叉树做了修改了。还是用递归的dfs来尝试解决这道题还是三个问题
  • 先来看下如何找到相同的子问题:当我遍历到一个节点时,我们要做的就是“这个节点是否应该被剪掉”,依据就是“这个节点的子树是否含有值为1的节点”,所以这道题一定是后序遍历,因为只有后序遍历才有机会回到根节点的时候带着左右子树的信息
  • 当遍历到叶节点时,已经没有左右子树了,并且如果我自己也是0,就把我自己干掉,回到父节点后,还要修改下父节点的指针,这一步可以通过返回值解决,就是把父节点的指针修改成这个返回值即可,所以函数头需要有一个返回值Node*
  • 如果已经是叶节点,但我自己是1,那么就不需要把我干掉,就把我自己的指针向上返回,就一直通过上面的步骤,就可以干掉所有符合要求的子树,所以函数头的设计就是:Node* dfs(root);
  • 然后就是函数体的设置,基本步骤和上面的一样:①处理左子树    ②处理右子树    ③判断是否为叶结点并且判断是否为1,进行剪枝操作并返回
  • 最后是递归出口,就是当root == null 的时候,直接返回
class Solution {
public:TreeNode* pruneTree(TreeNode* root) {return dfs(root);}TreeNode* dfs(TreeNode* root){if(root == nullptr) return root;root->left = dfs(root->left);root->right = dfs(root->right);if(root->left == nullptr && root->right == nullptr && root->val == 0)root = nullptr;return root;}
};

98. 验证二叉搜索树

98. 验证二叉搜索树 - 力扣(LeetCode)

 

这道题我们主要是理解三个点:①理解全局变量的优势    ②回溯    ③剪枝;后面会给出两种思路和代码,一个是有剪枝的,一种没有剪枝,下面来分析下这道题:

  •  二叉搜索树的中序遍历结果,是一个有序的序列,所以,我们可以验证这棵树的中序遍历结果是否有序即可,这个可以用一个全局变量来搞
  • 先搞一个全局变量 “prev = 负无穷大”,然后每次中序遍历时,都更新一下 prev的值,以上面的示例2为例,根据中序遍历,假设遍历到4的位置,prev此时的值为3,然后将此时节点的值和prev作比较验证有序即可,最后就是遍历到5,prev再次更新为4,再次比较即可,所以只要和prev作比较然后返回true或false即可

策略一,也就是上面的方法:

  • 验证左子树是二叉搜索树
  • 当前遍历的节点符合二叉搜索树的定义
  • 验证右子树是二叉搜索树 

策略二,剪枝:

  •  还是以示例二为例,假设递归已经完成了验证左子树是二叉搜索树,此时prev是5
  • 当中序遍历到3时,3小于5,所以已经不符合二叉搜索树的定义了,此时我们直接一路返回false到根节点,不再去比较节点6了,这就是剪枝,意义就是加快搜索过程

无剪枝代码:

class Solution 
{
public:long prev = LONG_MIN;bool isValidBST(TreeNode* root) {return dfs(root);  }bool dfs(TreeNode* root){if(root == nullptr) return true;bool left = dfs(root->left);bool cur = false; //cur表示当前节点是否满足二叉搜索树条件if(root->val > prev) cur = true;prev = root->val;bool right = dfs(root->right);return left && right && cur;}
};

 剪枝:

class Solution 
{
public:long prev = LONG_MIN;bool isValidBST(TreeNode* root) {return dfs(root);  }bool dfs(TreeNode* root){if(root == nullptr) return true;bool left = dfs(root->left);if(left == false) return false; //剪枝:就是当左子树已经不符合搜索二叉树了,直接返回bool cur = false; //cur代表当前节点是否满足二叉搜索树条件if(root->val > prev) cur = true;if(cur == false) return false; //如果我当前位置节点已经不符合二叉搜索树要求了,直接返回,不再去遍历右子树了,这就是剪枝prev = root->val;bool right = dfs(root->right);return left && right && cur;}
};

230. 二叉搜索树中第K小的元素

230. 二叉搜索树中第 K 小的元素 - 力扣(LeetCode)

这道题题意还是很简单的,也是给我们一个二叉搜索树,然后让我们返回这个树的节点中值第K小的值,下面来分析下这道题:

  • 有了上一道题的经验之后,这道题其实超级简单,因为我们已经知道了“二叉搜索树的中序遍历结果是有序的”,所以我们就可以用“ 两个全局遍历 + 中序遍历 ”就可以解决这道题
  • 以上面的示例二为例,搞两个全局遍历,count = k = 3,ret = 0,ret的作用就是当count一直减减到0时,用ret标记一下当前节点的值然后返回
  • 这里可以用剪枝,就是当count为0时,直接返回后面的步骤都不再执行,这就是剪枝,这一步加个判断即可

 

class Solution {
public:int count;int ret;int kthSmallest(TreeNode* root, int k) {count = k;dfs(root);return ret;}void dfs(TreeNode* root){if(root == nullptr || count <= 0) return;dfs(root->left);count--;if(count == 0) ret = root->val;dfs(root->right);}
};

257. 二叉树的所有路径

257. 二叉树的所有路径 - 力扣(LeetCode)

前面两道题我们提到了三个词:①全局变量    ②回溯    ③剪枝,其中回溯有个性质叫做“恢复现场”

关于恢复现场:

网上很多人在自学算法的时候,都是看到了代码中有“恢复现场”的操作,才知道这道题用了“回溯”,所以很多人以为的就是“恢复现场 --> 回溯

而今天,我们就要把这个因果关系给反过来:

  • 如果有递归,那么肯定有回溯:递归 --> 回溯
  • 如果有回溯,那么肯定有“恢复现场”:回溯 --> 恢复现场
  • 所以,如果有递归,那么就有恢复现场:递归 --> 恢复现场

在后面的难度较高的递归回溯题目的时候,有了“回溯 --> 恢复现场”的思路之后,写代码的过程才会有思路,并且,一旦我们在题目中用到了全局变量,那么恢复现场的操作就会显得很重要

这个题目很简单,就是让我们把每一个路径保存在一个字符串数组里面,具体步骤通过示例一和示例二很好理解,下面来分析下这道题:

  • 思路很简单,就是在搜索的过程中,记录每一个节点即可,当遇到叶子节点的时候停止搜索
  • 我们可以搞两个全局变量,①一个字符串数组 string[] ret:就是在我遍历时发现叶子节点时,就把结果扔 ret 里去;    ②一个字符串变量 string path:作用就是在深度遍历的时候,记录一下路径,以示例一为例,遍历到1时,path的值为“1->”;当遍历到2时,path的值为“1->2>”;当遍历到5时,由于5是叶节点,所以只添加数字,所以最后path的值为“1->2->5”
  • 但是前面说过,有递归就有回溯,当遍历完5,回溯到1时,接下来就是要往右边回溯,但是此时path的值不是从1开始的“1->”,而是还是之前的“1->2->5”,所以我们需要“恢复现场”,就是我们在向上返回的时候,需要不断pop掉path的结尾,但是又因为是全局path,需要很多很多次的添加和删除,不太好控制,所以这道题我们不用全局的path,后面再用
  • 那么用什么代替全局path呢?我们可以在函数头设置一下:void dfs(root, path);  如果我们把path当作参数传递,那么就是每次调用path的时候,相当于重新创建了一个path变量,也就是每次深度搜索时,都用的是自己单独地path变量,代替了“恢复现场”的操作和功能
  • 然后激素关心一下每一个子问题在干什么,也激素函数体的设置:如果root是叶子节点,只在path后面添加上数字即可;如果root不是叶子节点,dfs(root->left, path); dfs(root->right, path)
  • 最后就是递归出口,就是注意一下剪枝:当左子树为空时,就不需要再 dfs(root->left)了,直接去搞右子树即可:if(root == nullptr) return;  
class Solution {
public:vector<string> ret;vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {string path;if(root == nullptr) return ret;dfs(root, path);return ret;}void dfs(TreeNode* root, string path){path += to_string(root->val);if(root->left == nullptr && root->right == nullptr) //如果是叶子节点,直接返回,不再搜索{ret.push_back(path);return;}path += "->";if(root->left) dfs(root->left, path);if(root->right) dfs(root->right, path);}
};

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算法学习(十四)—— 二叉树的深度搜索(DFS)

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