代码随想录算法训练营Day20 | 654.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树 | Python | 个人记录向

本文主要是介绍代码随想录算法训练营Day20 | 654.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树 | Python | 个人记录向,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!

注:Day19是休息日。

本文目录

  • 654.最大二叉树
    • 做题
    • 看文章
  • 617.合并二叉树
    • 做题
    • 看文章
  • 700.二叉搜索树中的搜索
    • 做题
    • 看文章
  • 98.验证二叉搜索树
    • 做题
    • 看文章
  • 以往忽略的知识点小结
  • 个人体会

654.最大二叉树

代码随想录:654.最大二叉树
Leetcode:654.最大二叉树

做题

思路有点繁琐,一开始还有个字符写错了,没看出来,问了chat才发现错误。但总体思路对了,类似于用中序+前序/后续构建唯一二叉树。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def constructMaximumBinaryTree(self, nums: List[int]) -> Optional[TreeNode]:if len(nums) == 1:return TreeNode(nums[0])max_ = max(nums)max_idx = nums.index(max_)root = TreeNode(max_)left_nums = nums[:max_idx].copy()  # copy函数不需要,浪费空间right_nums = nums[max_idx+1:].copy()if len(left_nums) > 0:self.construct(root, left_nums, True)if len(right_nums) > 0:self.construct(root, right_nums, False)return rootdef construct(self, node, nums_, is_left):max_ = max(nums_)max_idx = nums_.index(max_)new = TreeNode(max_)left_nums = nums_[:max_idx].copy()right_nums = nums_[max_idx+1:].copy()if is_left:node.left = newelse:node.right = newif len(left_nums) > 0:self.construct(new, left_nums, True)if len(right_nums) > 0:self.construct(new, right_nums, False)if len(left_nums) == 0 and len(right_nums) == 0:return

看文章

简洁写法如下:

class Solution:def constructMaximumBinaryTree(self, nums: List[int]) -> TreeNode:if not nums:return Nonemax_val = max(nums)max_index = nums.index(max_val)node = TreeNode(max_val)node.left = self.constructMaximumBinaryTree(nums[:max_index])node.right = self.constructMaximumBinaryTree(nums[max_index+1:])return node

617.合并二叉树

代码随想录:617.合并二叉树
Leetcode:617.合并二叉树

做题

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def mergeTrees(self, root1: Optional[TreeNode], root2: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:if root1 is None:if root2 is None:return Noneelse:return root2if root2 is None:return root1root1.val = root1.val + root2.valif root1.left or root2.left:root1.left = self.mergeTrees(root1.left, root2.left)if root1.right or root2.right:root1.right = self.mergeTrees(root1.right, root2.right)return root1

看文章

思路差不多,可以简化。

class Solution:def mergeTrees(self, root1: TreeNode, root2: TreeNode) -> TreeNode:# 递归终止条件: # 但凡有一个节点为空, 就立刻返回另外一个. 如果另外一个也为None就直接返回None. if not root1: return root2if not root2: return root1# 上面的递归终止条件保证了代码执行到这里root1, root2都非空. root1.val += root2.val # 中root1.left = self.mergeTrees(root1.left, root2.left) #左root1.right = self.mergeTrees(root1.right, root2.right) # 右return root1

700.二叉搜索树中的搜索

代码随想录:700.二叉搜索树中的搜索
Leetcode:700.二叉搜索树中的搜索

做题

思路没问题,就是return有点懵,尝试了一下赋值给node再return,就AC了。

class Solution:def searchBST(self, root: Optional[TreeNode], val: int) -> Optional[TreeNode]:if not root:return rootif val == root.val:return rootelif val < root.val:node = self.searchBST(root.left, val)else:node = self.searchBST(root.right, val)return node

看文章

思路没问题,可以直接在if里return。

class Solution:def searchBST(self, root: TreeNode, val: int) -> TreeNode:if not root or root.val == val: return rootif root.val > val: return self.searchBST(root.left, val)if root.val < val: return self.searchBST(root.right, val)

98.验证二叉搜索树

代码随想录:98.验证二叉搜索树
Leetcode:98.验证二叉搜索树

做题

写出来基础逻辑,但掉进文章所述的“陷阱”里了。不能只判断左节点、右节点和root节点的关系,而是root的左子树都小于root,右子树都大于root。从测试用例中看出错误点了,但不知道怎么解决。

看文章

在中序遍历下,输出的二叉搜索树节点的数值是有序序列。有了这个特性,验证二叉搜索树,就相当于变成了判断一个序列是不是递增的了。具体代码如下:

class Solution:def __init__(self):self.vec = []def traversal(self, root):if root is None:returnself.traversal(root.left)self.vec.append(root.val)  # 将二叉搜索树转换为有序数组self.traversal(root.right)def isValidBST(self, root):self.vec = []  # 清空数组self.traversal(root)for i in range(1, len(self.vec)):# 注意要小于等于,搜索树里不能有相同元素if self.vec[i] <= self.vec[i - 1]:return Falsereturn True

以往忽略的知识点小结

  • 注意看什么时候return
  • 二叉搜索树的中序遍历,是有序数列

个人体会

完成时间:1h20min。
心得:算是复习了一下中序+前序/后序构建唯一二叉树,要注意一下什么时候return;做题之前必须熟悉前序、中序、后序、层序,有可能在一些树结构上有特殊的规律。

这篇关于代码随想录算法训练营Day20 | 654.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树 | Python | 个人记录向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/926309

相关文章

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读

Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)

《Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)》Python的time模块提供了各种与时间相关的函数,包括获取当前时间、处理时间间隔、执行时间测量等,:本文主要介绍Python的... 目录1. 获取当前时间2. 时间格式化3. 延时执行4. 时间戳运算5. 计算代码执行时间6. 转换为指

利用Python调试串口的示例代码

《利用Python调试串口的示例代码》在嵌入式开发、物联网设备调试过程中,串口通信是最基础的调试手段本文将带你用Python+ttkbootstrap打造一款高颜值、多功能的串口调试助手,需要的可以了... 目录概述:为什么需要专业的串口调试工具项目架构设计1.1 技术栈选型1.2 关键类说明1.3 线程模

Python ZIP文件操作技巧详解

《PythonZIP文件操作技巧详解》在数据处理和系统开发中,ZIP文件操作是开发者必须掌握的核心技能,Python标准库提供的zipfile模块以简洁的API和跨平台特性,成为处理ZIP文件的首选... 目录一、ZIP文件操作基础三板斧1.1 创建压缩包1.2 解压操作1.3 文件遍历与信息获取二、进阶技

Python Transformers库(NLP处理库)案例代码讲解

《PythonTransformers库(NLP处理库)案例代码讲解》本文介绍transformers库的全面讲解,包含基础知识、高级用法、案例代码及学习路径,内容经过组织,适合不同阶段的学习者,对... 目录一、基础知识1. Transformers 库简介2. 安装与环境配置3. 快速上手示例二、核心模

Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解

《Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解》这篇文章主要给大家介绍了关于Python正则表达式语法及re模块中常用函数的相关资料,正则表达式是一种强大的字符串处理工具,可以用于匹配、切分、... 目录概念、作用和步骤语法re模块中的常用函数总结 概念、作用和步骤概念: 本身也是一个字符串,其中

Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)

《Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)》getopt模块是Python标准库中一个简单但强大的命令行参数处理工具,它特别适合那些需要快速实现基本命令行参数解析的场景,或者需要... 目录为什么需要处理命令行参数?getopt模块基础实际应用示例与其他参数处理方式的比较常见问http

python实现svg图片转换为png和gif

《python实现svg图片转换为png和gif》这篇文章主要为大家详细介绍了python如何实现将svg图片格式转换为png和gif,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录python实现svg图片转换为png和gifpython实现图片格式之间的相互转换延展:基于Py

Python中的getopt模块用法小结

《Python中的getopt模块用法小结》getopt.getopt()函数是Python中用于解析命令行参数的标准库函数,该函数可以从命令行中提取选项和参数,并对它们进行处理,本文详细介绍了Pyt... 目录getopt模块介绍getopt.getopt函数的介绍getopt模块的常用用法getopt模

Python利用ElementTree实现快速解析XML文件

《Python利用ElementTree实现快速解析XML文件》ElementTree是Python标准库的一部分,而且是Python标准库中用于解析和操作XML数据的模块,下面小编就来和大家详细讲讲... 目录一、XML文件解析到底有多重要二、ElementTree快速入门1. 加载XML的两种方式2.