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【LeetCode】Balanced Tree & Binary Search Tree
整合两道差不多的题目放上来,其中第一题是第二题的基础。
1.
Given a binary tree, determine if it is height-balanced.
For this problem, a height-balanced binary tree is defined as a binary tree in which the depth of the two subtrees of every node never differ by more than one。
所谓高度平衡是指任意一个节点的两棵子树的深度相差不能超过1.
我的算法时间复杂度较高,是用了两次迭代,第一次是遍历每个节点,第二次则是在每个节点求其两个子树的深度时。这其中有很多重复计算,求深度时最好可以一次遍历就将所有子树深度存储下来,这样做比较好一些。
class Solution: # @param root, a tree node # @return a boolean def isBalanced(self, root): if root is None: return True elif abs(self.getDepth(root.left)-self.getDepth(root.right))>1: return False else: return self.isBalanced(root.left) & self.isBalanced(root.right) def getDepth(self, root): if root is None: return 0 else: return max(self.getDepth(root.left),self.getDepth(root.right))+1
2.Given an array where elements are sorted in ascending order, convert it to a height balanced BST.
BST(Binary Search Tree),二叉搜索树是对任意一个节点,其左子树值均比其小,右子树均比其大。
如图:
这样的结构有一个好处是很容易获得最大值(Maximum)、最小值(minimum)、某元素的前驱(Precursor)、某元素的后继(Successor)。
最大值:树的最右节点。
最小值:树的最左节点。
某元素前驱:左子树的最右。
某元素的后继:右子树的最左。
依然是通过迭代,每次找到数组的中间值作为节点,就可以保证左右子树的高度差不会超过1了。class Solution: # @param num, a list of integers # @return a tree node def sortedArrayToBST(self, num): ll = len(num) root = None if ll != 0: root = TreeNode(num[ll/2]) root.left = self.sortedArrayToBST(num[:ll/2]) root.right= self.sortedArrayToBST(num[ll/2+1:]) return root
【LeetCode】Balanced Tree & Binary Search Tree
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