本文主要是介绍算法练习第19天|222.完全二叉树的节点个数,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!
222.完全二叉树的节点个数
222. 完全二叉树的节点个数 - 力扣(LeetCode)https://leetcode.cn/problems/count-complete-tree-nodes/description/
题目描述:
给你一棵 完全二叉树 的根节点 root
,求出该树的节点个数。题目数据保证输入的树是 完全二叉树
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~ 2h
个节点。
示例 1:
输入:root = [1,2,3,4,5,6] 输出:6
示例 2:
输入:root = [] 输出:0
示例 3:
输入:root = [1] 输出:1
题目分析:
按照前文所讲的二叉树的递归遍历以及层序遍历,可以将完全二叉树看作普通二叉树处理,进行节点个数的统计。思路较为简单,代码如下:
后序递归遍历解法:
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public://后序递归,第一步,确定函数参数以及返回值int countNodes(TreeNode* root) { //递归第二步,确定递归终止条件。当递归函数指针root为空,递归终止if(root == nullptr) return 0;//递归第三步,确定单层递归逻辑:统计左右子树的节点个数,然后相加再加1int left = countNodes(root->left); //左int right = countNodes(root->right); //右int result = 1 + left + right; //1就是后序遍历顺序的中 return result;}
};
层序遍历解法(也叫迭代法):
class Solution {
public://层序遍历int countNodes(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0;queue<TreeNode*> que;que.push(root);int result = 0;while(!que.empty()) {int size = que.size();for(int i = 0; i < size; i++){TreeNode * node = que.front();que.pop();result++;if(node->left) que.push(node->left);if(node->right) que.push(node->right);}}return result;}
};
完全二叉树解法:
但是上述方法都是将完全二叉树当做普通二叉树来进行题目的求解,这样就忽略了完全二叉树的性质。完全二叉树时除了最底层的节点可能不满之外,其余层均是满的,并且,最底层的节点必须是严格从左往右依次排列的,不能有跳跃(如下面的最右侧的二叉树,蓝色框内存在跳跃,所以其不是完全二叉树)。
如果完全二叉树最底层也填满了的话,这时它就也是满二叉树。节点个数为 ,n为二叉树的层数。
所以完全二叉树只有两种情况,情况一:就是满二叉树,情况二:最后一层叶子节点没有满。
对于情况一,可以直接用来计算。
对于情况二,分别递归左孩子,和右孩子,递归到某一深度一定会有左孩子或者右孩子为满二叉树,然后依然可以按照情况1来计算。
关键点来了,怎么判断左右孩子是不是满二叉树?在完全二叉树中,如果递归一直向左遍历的深度等于递归一直向右遍历的深度,那说明就是满二叉树。前提是一定要在完全二叉树中。
所以,该解法的递归终止条件如下所示:
if (root == nullptr) return 0;
// 开始根据左深度和右深度是否相同来判断该子树是不是满二叉树
TreeNode* left = root->left;
TreeNode* right = root->right;
int leftDepth = 0, rightDepth = 0; // 这里初始为0是有目的的,为了下面求指数方便
while (left) { // 求左子树深度left = left->left;leftDepth++;
}
while (right) { // 求右子树深度right = right->right;rightDepth++;
}
if (leftDepth == rightDepth) {return (2 << leftDepth) - 1; // 注意(2<<1) 相当于2^2,返回满足满二叉树的子树节点数量
}
递归三部曲,第三部,单层递归的逻辑:(可以看出使用后序遍历)
int leftTreeNum = countNodes(root->left); // 左
int rightTreeNum = countNodes(root->right); // 右
int result = leftTreeNum + rightTreeNum + 1; // 中
return result;
整体代码如下:
class Solution {
public://递归第一步int countNodes(TreeNode* root) { //递归第二步,确定递归终止条件 if(root == nullptr) return 0;TreeNode *left = root->left;TreeNode *right = root->right;int leftDepth=0 , rightDepth = 0;while(left) //一直向左遍历,求深度{leftDepth++;left = left->left;}while(right) //一直向右遍历,求深度{rightDepth++;right = right->right;}if(leftDepth == rightDepth) //当前的完全二叉树为满二叉树return (2 << leftDepth) - 1; //2的n次方减一//递归第三步,确认单层递归逻辑//不然的话,就递归统计左右子树的节点数。每一级递归都会进行上面的满二叉树判断int left = countNodes(root->left); //左int right = countNodes(root->right); //右int result = left + right + 1; //中return result;}
};
该解法与后续递归解法的不同之处就在于递归终止条件,该解法核心思想致力于逐子树判断是否为满二叉树。如果是,使用计算节点数;如果不是,则进行下一层的递归countNodes。思路很巧妙。
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