题解 | #二叉树的最大宽度#

二叉树的最大宽度

http://www.nowcoder.com/practice/0975d62a307549cea32f353f354a7377

题目分析

  1. 题目给出了我们一棵二叉树,其根节点作为输入
  2. 题目要求我们返回该二叉树中最大的宽度,即返回二叉树某一层中,从最左边的节点到最右边的节点最远的距离(包括它们之间的空节点也要计入距离)

方法一:DFS深度优先遍历

  • 实现思路
    • 我们将根节点root编号(pos)记为1,因此在该树中,对于任何一个节点node,我们将其和子节点的编号设置为
    pos(node.left)=pos(node)×2pos(node.right)=pos(node)×2+1pos(node.left) = pos(node) × 2\\ pos(node.right) = pos(node)×2+1
    • 这样就能保证我们对于树中的空节点的位置都有一个编号,便于我们计算每层的宽度

    • 然后我们可以利用深度优先遍历,维护两个数据结构left[]right[]和层值level

    • 在DFS过程中,如果该层是第一次遍历到的,我们就将该层遍历到的第一个节点编号计入,即left[level], right[level] = pos, pos

    • 在DFS过程中,又经过了该层的时候,则修改right[level] = pos,因为再次经过该层的节点时,该节点都有可能是该层最后一个节点,所以其编号需要重新记录一次

    • 每次更新left[],right[]后,都需要计算一次mx,即计算一次最大宽度是否更新了,最终返回mx即可

# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None
#
# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
#
# 
# @param root TreeNode类 
# @return int整型
#
class Solution:
    mx = 0
    def widthOfBinaryTree(self , root: TreeNode) -> int:
        # write code here
        def dfs(root, level, pos, left, right):
            if root == None:
                return
            if len(left) == level:                                    # 第一次到达新的level时候,记录的点就是做左边的点
                left.append(pos)
                right.append(pos)
            else:
                right[level] = pos                                    # 以后的每一次到达某level的时候,都可能是该level最右边的点
            dfs(root.left, level+1, pos*2, left, right)
            dfs(root.right, level+1, pos*2+1, left, right)
            self.mx = max(self.mx, right[level] - left[level] + 1)
        dfs(root, 0, 1, [], [])
        return self.mx
        

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n)O(n),由于对所有的节点遍历了一次,所以时间代价与节点数量呈线性关系
  • 空间复杂度:最坏情况为O(n)O(n),最好情况下递归栈的深度、left[]left[]right[]right[]结构的空间代价都是与节点数量呈对数关系的,最坏情况下树退化成一条链表,空间代价为O(n)O(n)

方法二:层序遍历

  • 实现思路
    • 将递归的思路转化为层序的思路
    • 即维护一个队列,按照每层的节点数量为一个循环进行操作
    • 队列逻辑是
      • 循环首先获取队列的大小n即一个计数器,然后在循环中逐个获取队首节点并出队,并对计数器n作减一操作。
      • 循环中,如果该节点是该层首个节点,则记录left,如果是该层的最后一个节点,则记录right
      • 对于所有出队节点,都需要将其非空的左右子节点入队,并将编号按照方法一中的方式维护
      • 每一层循环结束后要计算该层的宽度right-left+1,并与最大宽度比较记录mx = max(mx, right-left+1)
    • 最后返回最大宽度mx

alt

# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None
#
# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
#
# 
# @param root TreeNode类 
# @return int整型
#
import queue
class Solution:
    def widthOfBinaryTree(self , root: TreeNode) -> int:
        # write code here
        q = queue.Queue()
        q.put((root, 1))            # 根节点入队
        mx = 0
        while not q.empty():	
            n = q.qsize()
            num = q.qsize()
            left, right = 0, 0
            while n:
                node, v = q.get()
                if n == num:        # 记录最左边节点的标记
                    left = v
                if n == 1:          # 记录最右边节点的标记
                    right = v
                if node.left:
                    q.put((node.left, 2*v))
                if node.right:
                    q.put((node.right, 2*v+1))
                n -= 1
            mx = max(mx, right-left+1)
        return mx

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n)O(n),由于对所有的节点遍历了一次,所以时间代价与节点数量呈线性关系
  • 空间复杂度:O(n)O(n),队列结构的空间开销取决于树中节点数量最多的一层,最多一层的节点可以达到(n+1)/2(n+1)/2个,即满二叉树的状态,因此空间复杂度和树的节点数量成线性关系
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shtdbb_:还不错,没有让你做了笔试再挂你
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吃不饱的肱二头肌很想退休:tnnd 我以为选妹子呢,亏我兴高采烈的冲进来😠
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