python-leetcode 39.二叉树的直径

题目:

给定一棵二叉树的根节点,返回该树的直径。

二叉树的直径是指中间任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root

两节点之间路径的长度由他们之间的边数表示


方法一:深度优先搜索 

一条路径的长度为该路径经过的节点数减一,所以求直径(即求路径长度的最大值)等效于求路径经过节点数的最大值减一。

任意一条路径均可以被看作由某个节点为起点,从其左儿子和右儿子向下遍历的路径拼接得到

可以知道路径[9, 4, 2, 5, 7, 8]可以被看作以2为起点,从其左儿子向下遍历的路径[2, 4, 9]和从其右儿子向下遍历的路径[2, 5, 7, 8]拼接得到

假设知道对于该节点的左儿子向下遍历经过最多的节点数L(即以左儿子为根的子树的深度) 和其右儿子向下遍历经过最多的节点数R(即以右儿子为根的子树的深度),那么以该节点为起点的路径经过节点数的最大值即为L+R+1。

记节点node为起点的路径经过节点数的最大值为dnode​,那么二叉树的直径就是所有节点dnode​的最大值减一。

定义一个递归函数depth(node)计算dnode,函数返回该节点为根的子树的深度。先递归调用左儿子和右儿子求得它们为根的子树的深度L和R,则该节点为根的子树的深度即为max(L,R)+1该节点的d node值为L+R+1递归搜索每个节点并设一个全局变量ans记录dnode的最大值,最后返回ans-1即为树的直径。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution(object):def diameterOfBinaryTree(self, root):""":type root: Optional[TreeNode]:rtype: int"""self.ans=1def depth(node):if not node:return 0L=depth(node.left) #左儿子为根的子树的深度R=depth(node.right) #右儿子为根的子树的深度self.ans=max(self.ans,L+R+1) #计算d_node即L+R+1 并更新ansreturn max(L,R)+1  #返回该节点为根的子树的深度depth(root)return self.ans-1

时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(Height) Height为二叉树的高度

源自力扣官方题解
 

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/21383.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

python爬虫系列课程2:如何下载Xpath Helper

python爬虫系列课程2:如何下载Xpath Helper 一、访问极简插件官网二、点击搜索按钮三、输入xpath并点击搜索四、点击推荐下载五、将下载下来的文件解压缩六、打开扩展程序界面七、将xpath.crx文件拖入扩展程序界面一、访问极简插件官网 极简插件官网地址:https://chrome.zzz…

C++17 中的 std::to_chars 和 std::from_chars:高效且安全的字符串转换工具

文章目录 1. 传统转换方法的局限性2. std::to_chars:数值到字符串的高效转换函数原型:返回值:示例代码:输出: 3. std::from_chars:字符串到数值的高效解析函数原型:返回值:示例代码&…

初尝git自结命令大全与需要理解的地方记录

常用命令 git init–初始化工作区touch 文件全称–在工作区创建文档rm 文件全称 --删除文档notepad 文件全称–在工作区打开文档cat 文件全称–在显示框显示文档的东西git status --显示工作区的文件冲突的文件 (git add 文件全称或者.) —将工作区文件…

Python——生成AIGC图像

文章目录 一、背景介绍 二、效果图展示 三、完整代码 四、分步解释 五、实用建议 1)提示词技巧 2)性能优化 3)常见问题处理 4)扩展功能建议 六、注意事项 1. 硬件要求 2. 法律合规 3. 模型安全 一、背景介绍 AIGC&a…

MyBatis框架七:缓存

精心整理了最新的面试资料,有需要的可以自行获取 点击前往百度网盘获取 点击前往夸克网盘获取 MyBatis缓存介绍 正如大多数持久层框架一样,MyBatis 同样提供了一级缓存和二级缓存的支持 1、一级缓存: 基于PerpetualCache 的 HashMap本地缓存&#xf…

【Unity动画】导入动画资源到项目中,Animator播放角色动画片段,角色会跟随着动画播放移动。

导入动画资源到项目中,Animator播放角色动画片段,角色会跟随着动画播放移动,但我只想要角色在原地播放动画。比如:播放一个角色Run动画,希望角色在原地奔跑,而不是产生了移动距离。 问题排查: 1.是否勾选…

WLAN无线2.4G/5G频段划分和可用信道

互联网各领域资料分享专区(不定期更新): Sheet

2025年archlinux tigervnc分辨率设置不生效的问题

在此之前我知道的修改分辨率的方法,有两种: 1. 参数geometry实现 在ubuntu中配置vnc,可以参考: 《ubuntu server 20.04安装vnc远程桌面xfce4》 https://blog.csdn.net/lxyoucan/article/details/121672487 设置vnc的分辨率非常简单 vncse…

MySQL数据库(6)—— 表的增删查改

目录 一,表的CRUD 二,Create新增 2.1 SQL介绍 2.2 按行和列插入 2.3 插入否则更新 2.4 插入替换 三,Retrieve查找 3.1 SQL介绍 3.2 按列查询 3.3 查询字段为表达式 3.4 结果去重 3.5 where关键字 3.6 对结果排序 3.7 分页显示 …

【实战】用飞书多维表格+AI DeepSeeker做股票量价分析

用2万元起步资金,进行A股实战模拟。(量化分析无法知晓 消息面的事宜,是一个不足,但是可以代替 哪些一般水平的 股票分析师) https://zk4wn8rhv2.feishu.cn/base/OABmbEBa4a4zgOsw5JlcrfIPnzh?tabletblMK2bDhPW5Am9b&a…

深度学习之迁移学习resnet18模型及调用模型预测

迁移学习resnet18模型及调用模型预测 目录 迁移学习resnet18模型及调用模型预测1 迁移学习1.1 概念1.2 主要思想1.3 优点1.4 迁移学习的步骤 2 模型迁移和调整2.1 ResNet18模型2.2 新数据2.3 冻结参数2.4 微调层2.5 新增层2.6 数据预处理 3 代码测试3.1 微调模型代码测试及保存…

DeepSeek掀起推理服务器新风暴,AI应用迎来变革转折点?

AI 浪潮下,推理服务器崭露头角 在科技飞速发展的当下,AI 是耀眼明星,席卷各行业,深刻改变生活与工作模式,从语音助手到医疗诊断、金融风险预测,AI 无处不在。其发展分数据收集整理、模型训练、推理应用三个…

用openresty和lua实现壁纸投票功能

背景 之前做了一个随机壁纸接口,但是不知道大家喜欢对壁纸的喜好,所以干脆在实现一个投票功能,让用户给自己喜欢的壁纸进行投票。 原理说明 1.当访问http://demo.com/vote/时,会从/home/jobs/webs/imgs及子目录下获取图片列表&…

【保姆级教程】DeepSeek R1+RAG,基于开源三件套10分钟构建本地AI知识库

一、总体方案 目前在使用 DeepSeek 在线环境时,页面经常显示“服务器繁忙,请稍后再试”,以 DeepSeek R1 现在的火爆程度,这个状况可能还会持续一段时间,所以这里给大家提供了 DeepSeek R1 RAG 的本地部署方案。最后实现…

Java 常用类 10. Java System类

简介: 主要用于获取系统的属性数据和其他操作,构造方法(私有的)实际上 System 类是一些与系统相关属性和方法的集合,而且在System 类中所有的属性,都是静态的,要想引用这些属性和方法&#xff0…

从零开始构建一个语言模型中vocab_size(词汇表大小)的设定规则

从零开始构建一个语言模型就要设计一个模型框架,其中要配置很多参数。在自然语言处理任务中,vocab_size(词汇表大小) 的设定是模型设计的关键参数之一,它直接影响模型的输入输出结构、计算效率和内存消耗。 本文是在我前文的基础上讲解的:从零开始构建一个小型字符级语言…

python小项目编程-初级(5、词频统计,6、简单得闹钟)

1、词频统计 统计文本文件中每个单词出现的频率。 实现 import tkinter as tk from tkinter import filedialog, messagebox from collections import Counter import reclass WordFrequencyCounter:def __init__(self, master):self.master masterself.master.title("…

一文讲解Redis为什么读写性能高以及I/O复用相关知识点

Redis为什么读写性能高呢? Redis 的速度⾮常快,单机的 Redis 就可以⽀撑每秒十几万的并发,性能是 MySQL 的⼏⼗倍。原因主要有⼏点: ①、基于内存的数据存储,Redis 将数据存储在内存当中,使得数据的读写操…

计算机网络安全之一:网络安全概述

1.1 网络安全的内涵 随着计算机和网络技术的迅猛发展和广泛普及,越来越多的企业将经营的各种业务建立在Internet/Intranet环境中。于是,支持E-mail、文件共享、即时消息传送的消息和协作服务器成为当今商业社会中的极重要的IT基础设施。然而&#xff0…

程函方程的详细推导

以下是基于非均匀介质弹性波方程(无纵波假设)推导程函方程的详细过程,完整考虑纵波(P 波)和横波(S 波)的耦合效应: