python coding with ChatGPT 打卡第17天| 二叉树:找树左下角的值、路径总和

相关推荐
python coding with ChatGPT 打卡第12天| 二叉树:理论基础
python coding with ChatGPT 打卡第13天| 二叉树的深度优先遍历
python coding with ChatGPT 打卡第14天| 二叉树的广度优先遍历
python coding with ChatGPT 打卡第15天| 二叉树:翻转二叉树、对称二叉树
python coding with ChatGPT 打卡第16天| 二叉树:完全二叉树、平衡二叉树、二叉树的所有路径、左叶子之和

文章目录

  • 找树左下角的值
    • Key Points
    • 相关题目
    • 视频讲解
    • 重点分析
  • 路径总和
    • Key Points
    • 相关题目
    • 视频讲解
    • 重点分析

找树左下角的值

Key Points

找出树的最后一行的最左边的值

相关题目

513. 找树左下角的值

视频讲解

递归中带着回溯

重点分析

方法一:层序遍历

def findBottomLeftValue(root):queue_record = [root]res = root.valwhile queue_record:level_size = len(queue_record)for i in range(level_size):node = queue_record.pop(0)if i==0:res = node.valif node.left:queue_record.append(node.left)if node.right:queue_record.append(node.right)return res

方法二:层序遍历简洁版

class Solution(object):def findBottomLeftValue(self, root):if not root:return Nonequeue = [root]while queue:current = queue.pop(0)# 先右后左加入队列,确保左边的节点最后被处理,从而保留在current中if current.right:queue.append(current.right)if current.left:queue.append(current.left)# 循环结束时,current中存储的是最后一层最左边的节点return current.val

这段代码使用了BFS来确保按层遍历树的节点,并且通过在每层遍历时记录遍历到的第一个节点值,最终找到了最后一行最左边的值。请注意,这里故意先将右子节点加入队列,然后加入左子节点,是为了在处理每一层的节点时,最后处理左子节点,但是对于寻找最后一行最左边的值的目的而言,只需要记录每一层第一次访问的节点即可,因此实际上你可以按照正常的顺序(先左后右)加入队列,然后最后处理的节点即为所求。这样的处理方式更直观且易于理解。

方法三:递归法

class Solution:def findBottomLeftValue(self, root: TreeNode) -> int:self.max_depth = float('-inf')self.result = Noneself.traversal(root, 0)return self.resultdef traversal(self, node, depth):if not node.left and not node.right:if depth > self.max_depth:self.max_depth = depthself.result = node.valreturnif node.left:self.traversal(node.left, depth+1)if node.right:self.traversal(node.right, depth+1)

递归的另一种写法,由ChatGPT提供
在这里插入图片描述

路径总和

Key Points

叶子节点是指没有子节点的节点。

相关题目

112. 路径总和
113. 路径总和ii

视频讲解

路径总和

重点分析

112
方法一:递归

def hasPathSum(root: TreeNode, targetSum: int) -> bool:if not root:return False# 更新目标和targetSum -= root.val# 如果是叶子节点,检查目标和是否为0if not root.left and not root.right:return targetSum == 0# 递归遍历左右子节点return hasPathSum(root.left, targetSum) or hasPathSum(root.right, targetSum)

在这里插入图片描述方法二:迭代法

def hasPathSum(root, targetSum):if not root:return Falsestack_record = [(root, root.val)]while stack_record:node, value = stack_record.pop()if not node.left and not node.right:if value == targetSum:return Trueelse:if node.right:stack_record.append((node.right, value+node.right.val))if node.left:stack_record.append((node.left, value + node.left.val))return False

113 方法一:递归法
在这里插入图片描述

class Solution:def pathSum(self, root: TreeNode, targetSum: int) -> [[int]]:result = []self.dfs(root, targetSum, [], result)return resultdef dfs(self, node, targetSum, path, result):if not node:return# 添加当前节点到路径path.append(node.val)# 检查是否是叶子节点且路径总和等于目标和if not node.left and not node.right and sum(path) == targetSum:result.append(list(path))else:# 递归遍历左右子节点self.dfs(node.left, targetSum, path, result)self.dfs(node.right, targetSum, path, result)# 回溯前去除当前节点path.pop()# 示例使用
# 假设有一个二叉树和目标和,可以创建TreeNode实例并调用Solution().pathSum(root, targetSum)来获取结果

在这里插入图片描述

方法二:迭代法

def pathSum(root, targetSum):if not root:return []stack_record = [(root, [root.val])]res = []while stack_record:node, value_list = stack_record.pop()if not node.left and not node.right:if sum(value_list) == targetSum:res.append(value_list)else:if node.right:stack_record.append((node.right, value_list+[node.right.val]))if node.left:stack_record.append((node.left, value_list + [node.left.val]))return res

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/252951.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

远程主机可能不符合glibc和libstdc++ VS Code服务器的先决条件

报错信息 VSCode无法连接远程服务器,终端一直提醒: [22:46:01.906] > Waiting for server log... [22:46:01.936] > Waiting for server log... [22:46:01.951] > [22:46:01.967] > Waiting for server log... [22:46:01.982] > [22:…

[每周一更]-(第85期):NLP-实战操作-文本分类

NLP文本分类的应用场景 医疗领域 - 病历自动摘要: 应用: 利用NLP技术从医疗文档中自动生成病历摘要,以帮助医生更快速地了解患者的状况。 法律领域 - 法律文件分类: 应用: 使用文本分类技术自动分类法律文件&#xf…

人工智能|深度学习——基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统

代码下载: 基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统.zip资源-CSDN文库 1.研究的背景 水下场景目标检测是水下机器人、水下无人机和水下监控等领域中的重要任务之一。然而,由于水下环境的复杂性和特殊性,水下目标检测面临着许多挑…

MCU+SFU视频会议一体化,视频监控,指挥调度(AR远程协助)媒体中心解决方案。

视频互动应用已经是政务和协同办公必备系统,早期的分模块,分散的视频应该不能满足业务需要,需要把视频监控,会议,录存一体把视频资源整合起来,根据客户需求,需要能够多方视频互动,直…

WebSocket基础详解

文章目录 前言由来简介优缺点适用场景兼容性 API介绍构造函数实例方法send()close() 实例属性ws.readyState(只读)ws.bufferedAmount(只读)ws.binaryTypeextensions(只读)protocol(只读&#xf…

JVM内存分析与优化

JVM内存模型分析 在minor gc过程中对象挪动后,引用如何修改? 对象在堆内部挪动的过程其实是复制,原有区域对象还在,一般不直接清理,JVM内部清理过程只是将对象分配指针移动到区域的头位置即可,比如扫描s0区…

Springboot 整合 Elasticsearch(三):使用RestHighLevelClient操作ES ①

📁 前情提要: Springboot 整合 Elasticsearch(一):Linux下安装 Elasticsearch 8.x Springboot 整合 Elasticsearch(二):使用HTTP请求来操作ES 目录 一、Springboot 整合 Elasticsea…

机器学习系列——(十六)回归模型的评估

引言 在机器学习领域,回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度,回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而,构建模型只是第一步,评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文…

双向链表的插入、删除、按位置增删改查、栈和队列区别、什么是内存泄漏

2024年2月4日 1.请编程实现双向链表的头插&#xff0c;头删、尾插、尾删 头文件&#xff1a; #ifndef __HEAD_H__ #define __HEAD_H__ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> typedef int datatype; enum{FALSE-1,SUCCSE}; typedef str…

Python进阶--爬取下载人生格言(基于格言网的Python3爬虫)

目录 一、此处需要安装第三方库: 二、抓包分析及Python代码 1、打开人生格言网&#xff08;人生格言-人生格言大全_格言网&#xff09;进行抓包分析 2、请求模块的代码 3、抓包分析人生格言界面 4、获取各种类型的人生格言链接 5、获取下一页的链接 6、获取人生格言的…

【并发编程】手写线程池阻塞队列

&#x1f4dd;个人主页&#xff1a;五敷有你 &#x1f525;系列专栏&#xff1a;并发编程 ⛺️稳重求进&#xff0c;晒太阳 示意图 步骤1&#xff1a;自定义任务队列 变量定义 用Deque双端队列来承接任务用ReentrantLock 来做锁并声明两个条件变量 Condition fullWai…

【wu-lazy-cloud-network】Java自动化内网穿透

项目介绍 wu-lazy-cloud-network 是一款基于&#xff08;wu-framework-parent&#xff09;孵化出的项目&#xff0c;内部使用Lazy ORM操作数据库&#xff0c;主要功能是网络穿透&#xff0c;对于没有公网IP的服务进行公网IP映射 使用环境JDK17 Spring Boot 3.0.2 功能 1.内网…

办公软件巨头CCED、WPS面临新考验,新款办公软件异军突起

办公软件巨头CCED、WPS的成长经历 众所周知&#xff0c;CCED和WPS在中国办公软件领域树立了两大知名品牌的地位。然而&#xff0c;它们的成功并非一朝一夕的成就&#xff0c;而是历经了长时间的发展与积淀。 在上世纪80年代末至90年代初&#xff0c;CCED作为中国大陆早期的一款…

Unity 接口、抽象类、具体类对象的配合使用案例

文章目录 示例1&#xff1a;接口&#xff08;Interface&#xff09;示例2&#xff1a;抽象类&#xff08;Abstract Class&#xff09;示例3&#xff1a;结合使用接口与抽象类示例4&#xff1a;多接口实现示例5&#xff1a;抽象类与接口结合 在Unity中使用C#编程时&#xff0c;接…

华为OD机试真题C卷-篇3

文章目录 查找一个有向网络的头节点和尾节点幼儿园篮球游戏 查找一个有向网络的头节点和尾节点 在一个有向图中&#xff0c;有向边用两个整数表示&#xff0c;第一个整数表示起始节点&#xff0c;第二个整数表示终止节点&#xff1b;图中只有一个头节点&#xff0c;一个或者多…

一、SSM 整合理解

本章概要 什么是 SSM 整合&#xff1f;SSM 整合核心问题明确 SSM 整合需要几个 IoC 容器&#xff1f;每个 IoC 容器对应哪些类型组件&#xff1f;IoC 容器之间关系和调用方向&#xff1f;具体多少配置类以及对应容器关系&#xff1f;IoC 初始化方式和配置位置&#xff1f; 1…

用甘特图有效管理多个项目进度

当公司或组织同时承担多个项目时,合理规划各项目的时间节点与资源分配对确保高效完成至关重要。采用甘特图可以直观地展示多个项目的时间进程、关键里程碑以及资源分配情况,便于从宏观层面全面把控各项目的动态。 在线甘特图软件 zz-plan.com 提供了非常强大的时间轴规划功能,支…

Xampp中Xdebug的安装使用

工欲善其事&#xff0c;必先利其器 XDebug简介 XDebug 是一个用于 PHP 的调试和性能分析工具。它提供了一系列功能&#xff0c;帮助开发者在开发和调试 PHP 应用程序时更加高效。 以下是 XDebug 的一些主要特性和功能&#xff1a; 调试功能&#xff1a; 断点调试&#xff1a;…

基础面试题整理7之Redis

1.redis持久化RDB、AOF RDB(Redis database) 在当前redis目录下生成一个dump.rdb文件&#xff0c;对redis数据进行备份 常用save、bgsave命令进行数据备份&#xff1a; save命令会阻塞其他redis命令&#xff0c;不会消耗额外的内存&#xff0c;与IO线程同步&#xff1b;bgsav…

MySql索引分类

目录 第一章、按数据结构分类1.1&#xff09;树型数据结构索引1.2&#xff09;Hash数据结构索引1.3&#xff09; 其他数据结构索引 第二章、按物理存储方式分类2.1&#xff09;聚簇索引&#xff08;聚集索引&#xff09;2.2&#xff09;非聚簇索引&#xff08;非聚集索引&#…