题目一:
输入一棵二叉树,求该树的深度。从根结点到叶结点依次经过的结点(含根、叶结点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。
思路:
这道题目只需要计算出树的深度而无需记录节点,根据题意,如果当前节点只有左子树,那么深度为左子树加1;如果当前节点只有右子树,那么深度为右子树加1;如果两个子树都有,那么树的深度是左右子树中深度较大的加1。以上代码可以利用递归比较简单的实现。
代码实现:
# -*- coding:utf-8 -*-
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def TreeDepth(self, pRoot):
# write code here
if pRoot == None:
return 0 #递归结束条件
nleft = self.TreeDepth(pRoot.left)
nright = self.TreeDepth(pRoot.right)
if nleft>nright:
return nleft+1
else:
return nright+1
提交结果:
题目二:
平衡二叉树:输入一棵二叉树,判断该二叉树是否是平衡二叉树。
思路:
这道题可以利用上述的思路,每次进行遍历左右子树,然后得出其深度,然后再计算是否平衡。但是这种算法自顶而下,会有重复,因此我们想寻求优化的方法,可以采用后序遍历,每次遍历时顺便将深度保存然后计算出是否平衡,如果不平衡会返回对应标志,直至结束为止,这样可以避免重复而解决问题。
代码实现:
# -*- coding:utf-8 -*-
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def IsBalanced_Solution(self, pRoot):
# write code here\
return self.HeightCore(pRoot)>=0
#后续遍历的思想
def HeightCore(self,pRoot):
if not pRoot:
return 0 #深度为0
nleft = self.HeightCore(pRoot.left)
nright = self.HeightCore(pRoot.right)
if abs(nleft-nright)<=1 and nleft>=0 and nright>=0: #每次对遍历的左子树和右子树深度进行判断
return max(nleft,nright)+1
else:
return -1 #否则不平衡
提交结果:
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