题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/insert-into-a-binary-search-tree/
这道题目的看代码比较简单,而且好像也挺好理解的,但是如果把每一个细节理解到位,还是不容易的。
遍历每个结点,借助一个获取树深度的递归函数,根据该结点的左右子树高度差判断是否平衡,然后递归地对左右子树进行判断。
本地要找出树的最后一行找到最左边的值。此时大家应该想起用层序遍历是非常简单的了,反而用递归的话会比较难一点。
递归算法是一种自引用的算法,它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解,直到达到基本情况,然后逐层返回结果,最终解决原始问题。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/
递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而,更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以(或应该)忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名,但递归是一个重要的计算机科学主题,可以为编程本身提供深刻的见解。至少,了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。
给定一个二叉树和一个目标和,判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径,这条路径上所有节点值相加等于目标和。
题目要求求出二叉树的最大深度,我们知道,每个节点的深度与它左右子树的深度有关,且等于其左右子树最大深度值加上 1,可以写作:
想想斐波那契函数,它的递归关系是f(n) = f(n-1) + f(n-2);乍一看,我们会发现,在斐波那契函数执行期间来计算递归调用的次数似乎并不那么的容易。
不知不觉二叉树已经和我们度过了「三十三天」,代码随想录里已经发了「三十三篇二叉树的文章」,详细讲解了「30+二叉树经典题目」,一直坚持下来的录友们一定会二叉树有深刻理解了。
相信每个人都有过被代码的小 bug 搞得心态爆炸的经历,本文分享一个我最常用的简单技巧,可以大幅提升刷题的幸福感。
做完第一步之后,我们会发现,我们目前只具体确定了哪一个是根节点,哪些结点分别属于左右子树。但是由于树的递归特性。属于左子树的结点仍然符合前序遍历,中序遍历特点的。所以我们就是需要对刚刚分离出来的两部分分别再次用上述的方法,确定根节点,确定哪些结点属于左子树,哪些结点属于右子树。一次类推,直到结束。这就是这道题的大致思路。
01-递归 1.1-递归函数介绍 1.递归函数:一个函数自己调用自己 2.递归函数特点 a.一定要有结束条件,否则会导致死循环 b.能用递归函数实现的需求,就一定可以用循环调用函数来解决,只是代码简洁与性能不同而已 递归会影响性能,每一次递归都会进栈容易造成栈溢出,而循环不会 1.2-递归应用场景1(累加和,阶乘) <script> //1.求1-n之间的累加和 function getSum(n){ //递归 : 自己调用自己
在程序中可以调用函数来完成任务,为了完成相同的任务可以调用同一个函数。如果在函数中调用函数本身,那么改函数就被称为递归函数。
最开始看到这道题的时候,以为是直接判断 node.right.val > node.val 和 node.left.val < node.val 对每个结点是否成立。但是这种是忽略了,二叉搜索树还有一个很重要的特点就是,左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值,右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值。注意是左子树和右子树所有的节点都满足才行。
给定两个非空二叉树 s 和 t,检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值的子树。s 的一个子树包括 s 的一个节点和这个节点的所有子孙。s 也可以看做它自身的一棵子树。
节点数在 [1, 1000] 范围内 -1000 <= Node.val <= 1000
一个递归函数的调用过程类似于多个函数的嵌套的调用,只不过调用函数和被调用函数是同一个函数。为了保证递归函数的正确执行,系统需设立一个工作栈。具体地说,递归调用的内部执行过程如下:
学会本文的技巧,可以运用到所有算法题上。 相信每个人都有过被代码的小 bug 搞得心态爆炸的经历,本文分享一个我最常用的简单技巧,可以大幅提升刷题的幸福感。 在这之前,首先回答一个问题,刷力扣题是直接在网页上刷比较好还是在本地 IDE 上刷比较好? 如果是牛客网笔试那种自己处理输入输出的判题形式,一定要在 IDE 上写,这个没啥说的,但像力扣这种判题形式,我个人偏好直接在网页上刷,原因有二: 1、方便 因为力扣有的数据结构是自定的,比如说 TreeNode,ListNode 这种,在本地你还得把这个
上一篇我们介绍了树的概念,什么是二叉树与二叉搜索树,并实现了一个二叉搜索树的类,然后完成了节点插入的功能。
在进行数据压缩时,哈夫曼编码经常被用来进行无损压缩。哈夫曼编码是一种可变长度编码,通过将出现频率高的字符用较短的编码表示,从而减少压缩后的数据大小。而哈夫曼树就是用来生成哈夫曼编码的数据结构。
到了二叉搜索树,开始要换一个思路了,如果没有利用好二叉搜索树的特性,就容易把简单题做成了难题了。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
这段代码定义了一个 TreeNode 结构体,表示二叉树的节点。treeMin 和 treeMax 函数分别用于计算树的最小值和最大值,它们都采用递归的方式实现。在 main 函数中,我们构造了一个简单的二叉树用于测试,并调用 treeMin 和 treeMax 函数来计算树的最小值和最大值,并输出结果。
在数据结构和算法中,遍历是一项重要的操作,它使我们能够访问和处理数据结构中的每个元素。本文将探讨数组递归遍历在数据结构和算法中的作用,以及其应用和实现方式。
在JS中,存在几个内置属性天然支持数据浅复制,但是每个属性都有一定的适用条件和范围。
用递归算法来验证内网管理软件里关键数据,就好比是在用放大镜审视一份份重要合同,确保它们都符合约定的条款,这样一来数据的品质和安全性都能得到提升。这种举重若轻的步骤,能够保证数据真实可靠,避免任何潜在的错误和漏洞。
https://www.python-course.eu/recursive_functions.php
二叉树的中序遍历:按照访问左子树——根节点——右子树的方式遍历这棵树,而在访问左子树或者右子树的时候我们按照同样的方式遍历,直到遍历完整棵树。
大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。 一、题目 1、算法题目 “给定二叉树的根节点,完成后序遍历。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接: 145. 二叉树的后序遍历 - 力扣(LeetCode) 2、题目描述 给你一棵二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 后序遍历 。 📷 示例 1: 输入: root = [1,null,2,3] 输出: [3,2,1] 示例 2: 输入: root = [1
其实二叉树的题目真的不难,无非就是前中后序遍历框架来回倒嘛,但是对于有的题目,不同的遍历顺序时间复杂度不同。
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/subsets/
3、常见的时间复杂度包括:常数时间 O(1)、线性时间 O(n)、对数时间 O(log n)、平方时间O(n^2)等。
请实现一个函数,用来判断一棵二叉树是不是对称的。如果一棵二叉树和它的镜像一样,那么它是对称的。
其中最重要的一个更新是支持了递归算法的可视化,而且可视化的方式可以说是我之前系列文章所阐述的算法思想的的具体实现,我真的动手把抽象的思想给展示出来了,绝对可以帮助你更好的理解算法的本质!
再没对递归了解之前,递归一直是个人的噩梦,对于写递归代码无从下手,但当理解了递归之后,才惊叹到,编程真的是一门艺术。在01世界里,递归是极其重要的一种算法思想,不可能绕的开。这一章我们从调用栈、图解、调试、用递归写链表的方式,再进一步巩固上一章链表的同时,也更进一步理解递归这种算法思想。
原文地址:Functional-Light-JS 原文作者:Kyle Simpson-《You-Dont-Know-JS》作者 第 9 章:递归(上) 在下一页,我们将进入到递归的论题。 (本页剩余部
其实题目说的也很清晰了,左和叶子我们都知道表示什么,那么左叶子也应该知道了,但为了大家不会疑惑,我还是来给出左叶子的明确定义:「如果左节点不为空,且左节点没有左右孩子,那么这个节点就是左叶子」
在编程世界中,递归是一个经常被提及的概念。但对于初学者来说,它可能会感到有点神秘和复杂。本文将深入探讨Java中的递归,从基础概念开始,逐步深入,帮助你理解这个强大的编程工具。
但是如果按照上述递归函数的方法写,每次递归只能返回一颗树,我们需要的是多颗树,我们可以将不同的根结点装入List然后返回,实际上,上述代码可以改写成
这就需要去判断根节点下左子树与右子树里侧和外侧是否相等。比较的方法是拿左子树的 “左-右-中” 节点和右子树的“右-左-中”为顺序的节点做比较。
2021-06-13:如果一个节点X,它左树结构和右树结构完全一样,那么我们说以X为头的树是相等树。给定一棵二叉树的头节点head,返回head整棵树上有多少棵相等子树。
在Go语言中,你可以使用递归函数来遍历二叉树的所有节点,并输出每个节点的关键字。以下是一个示例代码:
前面我们学习了很多线性的数据结构,包括数组,栈,队列,链表等,当需要操作其中的元素时,大多时候是通过遍历数据结构来实现的。
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