427. 建立四叉树

2024-06-10 22:28
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本文主要是介绍427. 建立四叉树,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!

427. 建立四叉树

  • 题目难度-中等
  • 1. dfs分治

题目难度-中等

给你一个 n * n 矩阵 grid ,矩阵由若干 0 和 1 组成。请你用四叉树表示该矩阵 grid 。

你需要返回能表示矩阵 grid 的 四叉树 的根结点。

四叉树数据结构中,每个内部节点只有四个子节点。此外,每个节点都有两个属性:

val:储存叶子结点所代表的区域的值。1 对应 True,0 对应 False。注意,当 isLeaf 为 False 时,你可以把 True 或者 False 赋值给节点,两种值都会被判题机制 接受 。
isLeaf: 当这个节点是一个叶子结点时为 True,如果它有 4 个子节点则为 False 。

class Node {
public boolean val;
public boolean isLeaf;
public Node topLeft;
public Node topRight;
public Node bottomLeft;
public Node bottomRight;
}

我们可以按以下步骤为二维区域构建四叉树:

如果当前网格的值相同(即,全为 0 或者全为 1),将 isLeaf 设为 True ,将 val 设为网格相应的值,并将四个子节点都设为 Null 然后停止。
如果当前网格的值不同,将 isLeaf 设为 False, 将 val 设为任意值,然后如下图所示,将当前网格划分为四个子网格。
使用适当的子网格递归每个子节点。
在这里插入图片描述

如果你想了解更多关于四叉树的内容,可以参考 wiki 。

四叉树格式:

你不需要阅读本节来解决这个问题。只有当你想了解输出格式时才会这样做。输出为使用层序遍历后四叉树的序列化形式,其中 null 表示路径终止符,其下面不存在节点。

它与二叉树的序列化非常相似。唯一的区别是节点以列表形式表示 [isLeaf, val] 。

如果 isLeaf 或者 val 的值为 True ,则表示它在列表 [isLeaf, val] 中的值为 1 ;如果 isLeaf 或者 val 的值为 False ,则表示值为 0 。

示例 1:
在这里插入图片描述

输入:grid = [[0,1],[1,0]]
输出:[[0,1],[1,0],[1,1],[1,1],[1,0]]
解释:此示例的解释如下:
请注意,在下面四叉树的图示中,0 表示 false,1 表示 True 。
在这里插入图片描述

示例 2:
在这里插入图片描述

输入:grid = [[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1,1,1,1],[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,0]]
输出:[[0,1],[1,1],[0,1],[1,1],[1,0],null,null,null,null,[1,0],[1,0],[1,1],[1,1]]
解释:网格中的所有值都不相同。我们将网格划分为四个子网格。
topLeft,bottomLeft 和 bottomRight 均具有相同的值。
topRight 具有不同的值,因此我们将其再分为 4 个子网格,这样每个子网格都具有相同的值。
解释如下图所示:
在这里插入图片描述

提示:

  • n == grid.length == grid[i].length
  • n == 2x 其中 0 <= x <= 6

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/summary-ranges
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

1. dfs分治

执行用时分布
88ms
击败77.33%
消耗内存分布
17.26MB
击败51.09%

class Solution:def construct(self, grid: List[List[int]]) -> 'Node':def dfs(r0: int, c0: int, r1: int, c1: int) -> 'Node':# 检查当前子网格内所有元素是否相同if all(grid[i][j] == grid[r0][c0] for i in range(r0, r1) for j in range(c0, c1)):# 如果相同,返回一个叶节点,其值为grid[r0][c0]是否为1return Node(grid[r0][c0] == 1, True)# 计算中点,用于将网格划分为四个子网格midr = (r0 + r1) // 2midc = (c0 + c1) // 2# 递归处理左上子网格topLeft = dfs(r0, c0, midr, midc)# 递归处理右上子网格topRight = dfs(r0, midc, midr, c1)# 递归处理左下子网格bottomLeft = dfs(midr, c0, r1, midc)# 递归处理右下子网格bottomRight = dfs(midr, midc, r1, c1)# 构建并返回当前节点,它不是叶节点,但有四个子节点return Node(True, False, topLeft, topRight, bottomLeft, bottomRight)# 从整个网格的(0,0)到(len(grid), len(grid))开始构建四叉树return dfs(0, 0, len(grid), len(grid))

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