【经典算法】LeetCode 222. 完全二叉树的节点个数(Java/C/Python3实现含注释说明,Easy)

本文主要是介绍【经典算法】LeetCode 222. 完全二叉树的节点个数(Java/C/Python3实现含注释说明,Easy),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  • 作者主页: 🔗进朱者赤的博客

  • 精选专栏:🔗经典算法

  • 作者简介:阿里非典型程序员一枚 ,记录在大厂的打怪升级之路。 一起学习Java、大数据、数据结构算法(公众号同名

  • ❤️觉得文章还不错的话欢迎大家点赞👍➕收藏⭐️➕评论,💬支持博主,记得点个大大的关注,持续更新🤞
    ————————————————-

题目描述

给定一个完全二叉树,计算树的节点个数。完全二叉树的定义如下:在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层,则该层包含 1~ 2^h 个节点。

原题:LeetCode 222

思路及实现

方式一:递归遍历

思路

递归遍历整棵树,每个节点都返回其子树的大小,最终相加即为整个树的大小。

代码实现

Java版本
// 假设树的节点定义如下
class TreeNode {int val;TreeNode left;TreeNode right;TreeNode(int x) { val = x; }
}public class Solution {public int countNodes(TreeNode root) {if (root == null) return 0;return 1 + countNodes(root.left) + countNodes(root.right);}
}

说明:这是最基本的递归方法,简单易懂但效率不高,因为会遍历整个树。

C语言版本
// 假设树的节点定义如下
struct TreeNode {int val;struct TreeNode *left;struct TreeNode *right;
};int countNodes(struct TreeNode* root) {if (root == NULL) return 0;return 1 + countNodes(root->left) + countNodes(root->right);
}

说明:与Java版本类似,只是语法不同。

Python3版本
# 假设树的节点定义如下
class TreeNode:def __init__(self, val=0, left=None, right=None):self.val = valself.left = leftself.right = rightclass Solution:def countNodes(self, root: TreeNode) -> int:if not root: return 0return 1 + self.countNodes(root.left) + self.countNodes(root.right)

说明:Python版本的实现与Java和C类似。

Golang版本
// 假设树的节点定义如下
type TreeNode struct {Val   intLeft  *TreeNodeRight *TreeNode
}func countNodes(root *TreeNode) int {if root == nil {return 0}return 1 + countNodes(root.Left) + countNodes(root.Right)
}

说明:Golang版本的实现与上述语言类似。

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(N),其中N为树的节点个数。每个节点都遍历了一次。
  • 空间复杂度:O(H),其中H为树的高度。递归调用栈的深度最大为树的高度。

方式二:二分查找+递归

思路

利用完全二叉树的性质,先找到树的高度,然后利用二分查找确定左子树或右子树中最后一层满二叉树的节点个数,递归计算剩余部分。

以下是按照给定思路实现的完全二叉树节点数统计的Java、C、Python3和Go语言的代码,以及相应的复杂度分析。

代码实现

Java
class TreeNode {int val;TreeNode left;TreeNode right;TreeNode(int x) { val = x; }
}public class Solution {public int countNodes(TreeNode root) {if (root == null) return 0;int leftHeight = getHeight(root.left);int rightHeight = getHeight(root.right);if (leftHeight == rightHeight) {// 左子树是满二叉树return (1 << leftHeight) + countNodes(root.right);} else {// 左子树不是满二叉树,递归计算左子树return 1 + countNodes(root.left);}}private int getHeight(TreeNode node) {if (node == null) return 0;return 1 + getHeight(node.left);}
}
C
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>typedef struct TreeNode {int val;struct TreeNode *left;struct TreeNode *right;
} TreeNode;int getHeight(TreeNode* node) {if (node == NULL) return 0;return 1 + getHeight(node->left);
}int countNodes(TreeNode* root) {if (root == NULL) return 0;int leftHeight = getHeight(root->left);int rightHeight = getHeight(root->right);if (leftHeight == rightHeight) {return (1 << leftHeight) + countNodes(root->right);} else {return 1 + countNodes(root->left);}
}
Python3
class TreeNode:def __init__(self, x):self.val = xself.left = Noneself.right = Nonedef getHeight(node):if node is None:return 0return 1 + getHeight(node.left)def countNodes(root):if root is None:return 0leftHeight = getHeight(root.left)rightHeight = getHeight(root.right)if leftHeight == rightHeight:return (1 << leftHeight) + countNodes(root.right)else:return 1 + countNodes(root.left)
Go
package mainimport ("fmt""math"
)type TreeNode struct {Val   intLeft  *TreeNodeRight *TreeNode
}func getHeight(node *TreeNode) int {if node == nil {return 0}return 1 + getHeight(node.Left)
}func countNodes(root *TreeNode) int {if root == nil {return 0}leftHeight := getHeight(root.Left)rightHeight := getHeight(root.Right)if leftHeight == rightHeight {return int(math.Pow(2, float64(leftHeight))) + countNodes(root.Right)} else {return 1 + countNodes(root.Left)}
}func main() {// Test code// ...
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(N log N),其中 N 是树的节点数。在最坏情况下,当树接近满二叉树时,每次递归调用 getHeight 都会遍历树的一部分,直到找到完全二叉树的边界。由于二分查找的性质,递归调用的次数为 O(log N),但每次递归可能需要遍历树的大部分节点,因此总的时间复杂度为 O(N log N)。然而,在平均情况下,由于使用了二分查找,性能会优于最坏情况。

  • 空间复杂度:O(H),其中 H 是树的高度。这是由递归调用栈的深度决定的。在完全二叉树中,H 通常远小于 N(节点数),但在最坏情况下(树接近满二叉树),H 接近于 log N。因此,空间复杂度在最坏情况下为 O(log N)。

总结

以下是针对完全二叉树节点数统计的两种方式的总结:

方式优点缺点时间复杂度空间复杂度
方式一(层次遍历)直观易懂,不依赖特殊性质代码量较大,需要额外的空间存储队列O(N)O(N)(队列空间)
方式二(二分查找+递归)利用完全二叉树的性质,平均性能较好递归调用栈可能较深,最坏情况下时间复杂度较高O(N log N)O(H)(H为树的高度,通常小于N)

相似题目

以下是与完全二叉树节点数统计相似的题目,这些题目可能需要类似的算法思想或者技巧来解决:

相似题目难度链接
105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树中等LeetCode 105
106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树中等LeetCode 106
110. 平衡二叉树简单LeetCode 110
111. 二叉树的最小深度简单LeetCode 111
112. 路径总和简单LeetCode 112
222. 完全二叉树的节点个数中等LeetCode 222(本题)
543. 二叉树的直径简单LeetCode 543
572. 另一个树的子树中等LeetCode 572
993. 二叉树的堂兄弟节点中等LeetCode 993
104. 二叉树的最大深度简单LeetCode 104

请注意,这些题目可能并不完全与完全二叉树节点数统计具有相同的解题技巧,但它们都涉及到了二叉树的遍历、性质利用、递归、DFS/BFS等常见的算法思想。

欢迎一键三连(关注+点赞+收藏),技术的路上一起加油!!!代码改变世界

  • 关于我:阿里非典型程序员一枚 ,记录在大厂的打怪升级之路。 一起学习Java、大数据、数据结构算法(公众号同名),回复暗号,更能获取学习秘籍和书籍等

  • —⬇️欢迎关注下面的公众号:进朱者赤,认识不一样的技术人。⬇️—

这篇关于【经典算法】LeetCode 222. 完全二叉树的节点个数(Java/C/Python3实现含注释说明,Easy)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1046525

相关文章

windos server2022里的DFS配置的实现

《windosserver2022里的DFS配置的实现》DFS是WindowsServer操作系统提供的一种功能,用于在多台服务器上集中管理共享文件夹和文件的分布式存储解决方案,本文就来介绍一下wi... 目录什么是DFS?优势:应用场景:DFS配置步骤什么是DFS?DFS指的是分布式文件系统(Distr

NFS实现多服务器文件的共享的方法步骤

《NFS实现多服务器文件的共享的方法步骤》NFS允许网络中的计算机之间共享资源,客户端可以透明地读写远端NFS服务器上的文件,本文就来介绍一下NFS实现多服务器文件的共享的方法步骤,感兴趣的可以了解一... 目录一、简介二、部署1、准备1、服务端和客户端:安装nfs-utils2、服务端:创建共享目录3、服

SpringBoot使用Apache Tika检测敏感信息

《SpringBoot使用ApacheTika检测敏感信息》ApacheTika是一个功能强大的内容分析工具,它能够从多种文件格式中提取文本、元数据以及其他结构化信息,下面我们来看看如何使用Ap... 目录Tika 主要特性1. 多格式支持2. 自动文件类型检测3. 文本和元数据提取4. 支持 OCR(光学

Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践

《Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践》在Java开发中,内存泄漏是一个常见且令人头疼的问题,内存泄漏指的是程序在运行过程中,已经不再使用的对象没有被及时释放,从而导致内存占用不断增加,最终... 目录引言1. 什么是内存泄漏?常见的内存泄漏情况2. 如何排查 Java 中的内存泄漏?2.1 使用 J

JAVA系统中Spring Boot应用程序的配置文件application.yml使用详解

《JAVA系统中SpringBoot应用程序的配置文件application.yml使用详解》:本文主要介绍JAVA系统中SpringBoot应用程序的配置文件application.yml的... 目录文件路径文件内容解释1. Server 配置2. Spring 配置3. Logging 配置4. Ma

Java 字符数组转字符串的常用方法

《Java字符数组转字符串的常用方法》文章总结了在Java中将字符数组转换为字符串的几种常用方法,包括使用String构造函数、String.valueOf()方法、StringBuilder以及A... 目录1. 使用String构造函数1.1 基本转换方法1.2 注意事项2. 使用String.valu

C#使用yield关键字实现提升迭代性能与效率

《C#使用yield关键字实现提升迭代性能与效率》yield关键字在C#中简化了数据迭代的方式,实现了按需生成数据,自动维护迭代状态,本文主要来聊聊如何使用yield关键字实现提升迭代性能与效率,感兴... 目录前言传统迭代和yield迭代方式对比yield延迟加载按需获取数据yield break显式示迭

Python实现高效地读写大型文件

《Python实现高效地读写大型文件》Python如何读写的是大型文件,有没有什么方法来提高效率呢,这篇文章就来和大家聊聊如何在Python中高效地读写大型文件,需要的可以了解下... 目录一、逐行读取大型文件二、分块读取大型文件三、使用 mmap 模块进行内存映射文件操作(适用于大文件)四、使用 pand

python实现pdf转word和excel的示例代码

《python实现pdf转word和excel的示例代码》本文主要介绍了python实现pdf转word和excel的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价... 目录一、引言二、python编程1,PDF转Word2,PDF转Excel三、前端页面效果展示总结一

java脚本使用不同版本jdk的说明介绍

《java脚本使用不同版本jdk的说明介绍》本文介绍了在Java中执行JavaScript脚本的几种方式,包括使用ScriptEngine、Nashorn和GraalVM,ScriptEngine适用... 目录Java脚本使用不同版本jdk的说明1.使用ScriptEngine执行javascript2.