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题目链接 解题思路：这里面有一个构造「平衡二叉树」，似乎很难。实际上，我们每次构造时都拿中点划分，就能得到平衡的。 具体来说process(nums, L, R)在nums[L, R]上构造平衡搜索二叉树，我们以中点mid=(R+L)/2是头，然后左节点process(nums, L, mid - 阅读全文
posted @ 2024-12-25 17:50
ouyangxx
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题目链接 解题思路：首先我们得知道人工怎么建这棵树。先序遍历[0, R1]第一个节点，就是根。然后我们在中序遍历[0, R2]找到根的位置，假如是x，那么，中序遍历中[0, x-1]就是左子树，中序遍历中[x+1, R2]就是右子树。那么先序遍历呢？左子树节点个数是x个，先序遍历是要先遍历完左子树， 阅读全文
posted @ 2024-12-25 17:37
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题目链接 解题思路：做类似的二叉树的题，一定要有宏观的思路，不要陷入局部。例如，要「公平」对待每个节点，每个节点，可以单独看作「以该节点为根」的二叉树。本题目最大深度，我们单独看某一个节点，其实就是，max(左子树的深度，右子树的深度) + 1，那么左子树的深度，和右子树的深度怎么求？直接递归调用即 阅读全文
posted @ 2024-12-25 17:08
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题目链接 解题思路：和层序遍历有明显的不同。通过观察，可以得到，当前层，和下一层的顺序是「相反」的，遇到这种相反的问题，考虑用栈。本题就是用两个栈，一个栈在放入时，先放左儿子，再放右儿子，另一个栈在放入时，先放右儿子，再放左儿子。然后两个栈交替使用即可。 为什么能得到这个思路？观察得到的 代码 cl 阅读全文
posted @ 2024-12-25 17:00
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题目链接 解题思路：层序遍历就用队列，唯一需要注意的就是，要每一层单独收集，所以要用一个变量，记录每一层需要收集的数目，同时还要记录下一层需要收集的数目 代码 class Solution: def levelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List 阅读全文
posted @ 2024-12-25 16:43
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题目链接 解题思路：递归的思路，就是左子树和右子树的值相等，同时，左子树的左子树与右子树的右子树要相似，左子树的右子树与右子树的左子树要相似。看代码很清晰 代码 class Solution: def process(self, node1, node2) -> bool: if node1 == 阅读全文
posted @ 2024-12-25 16:25
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题目链接 解题思路：以某个节点为头，是否是搜索二叉树？其实就是问子树要信息 左子树：最大值，最小值，左子树整体是否是搜索二叉树？ 右子树：最大值，最小值，右子树整体是否是搜索二叉树 得到信息后，再处理就行，详细处理看代码 代码 class Solution: class Info: def __in 阅读全文
posted @ 2024-12-25 15:59
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题目链接 解题思路：中序遍历：左中右，用一个栈，同时用空来标识「中」，所以入栈顺序就是右->中->None->左 代码 class Solution: def inorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]: # 使用栈 # 阅读全文
posted @ 2024-12-25 15:09
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