python coding with ChatGPT 打卡第21天| 二叉树:最近公共祖先

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
python coding with ChatGPT 打卡第17天| 二叉树:找树左下角的值、路径总和
python coding with ChatGPT 打卡第18天| 二叉树:从中序与后序遍历序列构造二叉树、最大二叉树
python coding with ChatGPT 打卡第19天| 二叉树:合并二叉树
python coding with ChatGPT 打卡第20天| 二叉搜索树:搜索、验证、最小绝对差、众数

文章目录

  • 二叉树的最近公共祖先
    • Key Points
    • 相关题目
    • 视频讲解
    • 重点分析
  • 二叉搜索树的最近公共祖先
    • Key Points
    • 相关题目
    • 视频讲解
    • 重点分析

二叉树的最近公共祖先

Key Points

  • 后序遍历(左右中)就是天然的回溯过程,可以根据左右子树的返回值,来处理中节点的逻辑。
  • 判断逻辑是 如果递归遍历遇到q,就将q返回,遇到p 就将p返回,那么如果 左右子树的返回值都不为空,说明此时的中节点,一定是q 和p 的最近祖先。

相关题目

236. 二叉树的最近公共祖先

视频讲解

自底向上查找,有点难度

重点分析

方法一:递归法

  1. 递归的终止条件:
  • 遇到空的话,因为树都是空了,所以返回空。
  • 如果 root == q,或者 root == p,说明找到 q p ,则将其返回,这个返回值,后面在中节点的处理过程中会用到
  1. 单层处理逻辑:
  • 如果left 和 right都不为空,说明此时root就是最近公共节点。这个比较好理解
  • 如果left为空,right不为空,就返回right,说明目标节点是通过right返回的,反之依然。
def lowestCommonAncestor(root, p, q):if not root:return rootif root == p or root == q:return rootleft = lowestCommonAncestor(root.left, p, q)right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q)if left and right:return rootif left:return leftif right:return rightreturn None

在这里插入图片描述

评价:
直接使用一次遍历来找到最近公共祖先会更高效。这种方法不需要存储所有父节点的路径,而是利用递归在回溯过程中直接找到LCA。

方法二:递归法
首先为每个节点找到其所有的父节点,然后比较这两个列表来找到最近的公共父节点

def find_all_father(root, p):res = []def find_father(root, p):if not root:return Falseif root == p or find_father(root.left, p) or find_father(root.right, p):res.append(root)return Truereturn Falsefind_father(root, p)return resdef lowestCommonAncestor(root, p, q):res1 = find_all_father(root, p)res2 = find_all_father(root, q)for i in res1:for j in res2:if i == j:return i

评价:
对于每个节点p和q,你的方法都会遍历整棵树来找到它们的所有父节点。这意味着树被遍历了两次。此外,对于找到的每对父节点,你使用了双层循环来比较它们,这会导致效率低下,尤其是在大树上。

方法三:迭代法
在这里插入图片描述

def lowestCommonAncestor(root, p, q):# 字典用于保存每个节点的父节点parent = {root: None}stack = [root]# 迭代遍历树,直到找到p和qwhile p not in parent or q not in parent:node = stack.pop()if node.left:parent[node.left] = nodestack.append(node.left)if node.right:parent[node.right] = nodestack.append(node.right)# 通过父节点字典构建p到根节点的路径ancestors = set()while p:ancestors.add(p)p = parent[p]# 检查q到根节点的路径中第一个出现在p路径集合中的节点while q not in ancestors:q = parent[q]return q

这个代码首先使用一个栈和一个字典来迭代遍历整棵树并记录每个节点的父节点。然后,它构建了从p到根节点的路径并保存在一个集合中。最后,它追溯q到根节点的路径,直到找到第一个也出现在p的路径集合中的节点。这个节点就是p和q的最近公共祖先。

评价:
这个方法避免了递归,但需要额外的存储空间来记录父节点信息,并且需要两次遍历:一次是构建父节点的映射,一次是构建从目标节点到根节点的路径。

二叉搜索树的最近公共祖先

Key Points

在二叉搜索树(BST)中找到两个指定节点的最近公共祖先(LCA)比在普通二叉树中要简单,因为你可以利用BST的性质:对于任何节点,左子树上的所有节点的值都小于该节点的值,右子树上的所有节点的值都大于该节点的值。这个性质允许我们使用迭代或递归的方式来快速定位LCA,而不需要像在普通二叉树中那样存储父节点或递归遍历整个树。

相关题目

235. 二叉搜索树的最近公共祖先

视频讲解

二叉搜索树找祖先

重点分析

方法一:递归

def lowestCommonAncestor(root, p, q):if p.val > root.val and q.val > root.val:return lowestCommonAncestor(root.right, p, q)if p.val < root.val and q.val < root.val:return lowestCommonAncestor(root.left, p, q)return root

在这里插入图片描述

方法二:迭代法

def lowestCommonAncestor(root, p, q):while root:if p.val < root.val and q.val < root.val:root = root.leftelif p.val > root.val and q.val > root.val:root = root.rightelse:return root

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/262501.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

鸿蒙自定义侧滑菜单布局(DrawerLayout)

前言 为了实现安卓中的侧滑菜单布局效果&#xff0c;通过查找鸿蒙的布局控件&#xff0c;发现SideBarContainer控件有点像&#xff0c;但是使用中发现并不是很符合我们的UI交互效果&#xff0c;因此我在鸿蒙中通过自定义布局的方式实现&#xff0c;本文主要介绍该自定义控件如…

Git合并固定分支的某一部分至当前分支

在 Git 中&#xff0c;通常使用 git merge 命令来将一个分支的更改合并到另一个分支。如果你只想合并某个分支的一部分代码&#xff0c;可以使用以下两种方法&#xff1a; 1.批量文件合并 1.1.创建并切换到一个新的临时分支 首先&#xff0c;从要合并的源分支&#xff08;即要…

缓存篇—缓存击穿

在很多场景下&#xff0c;我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问&#xff0c;比如秒杀活动&#xff0c;这类被频地访问的数据被称为热点数据。 如果缓存中的某个热点数据过期了&#xff0c;此时大量的请求访问了该热点数据&#xff0c;就无法从缓存中读取&#xff0c;直接…

DT DAY3 信号和槽

作业&#xff1a; 1> 思维导图 2> 使用手动连接&#xff0c;将登录框中的取消按钮使用qt4版本的连接到自定义的槽函数中&#xff0c;在自定义的槽函数中调用关闭函数 btn3 new QPushButton("按钮3",this);btn3->resize(ui->btn2->width(),ui->b…

[linux]进程间通信(IPC)———共享内存(shm)(什么是共享内存,共享内存的原理图,共享内存的接口,使用演示)

一、什么是共享内存 共享内存区是最快的&#xff08;进程间通信&#xff09;IPC形式。一旦这样的内存映射到共享它的进程的地址空间&#xff0c;这些进程间数据传递不再涉及到内核&#xff0c;换句话说是进程不再通过执行进入内核的系统调用来传递彼此的数据。注意&#xff1a;…

【QT QML】软件打包,生成安装包

一、版本 Desktop 5.15.2 MinGW 64-bit二、打包 1. 编译Release版本 2. 在工程目录下找到Realse文件夹 3. 拷贝文件 ***-Desktop_Qt_5_15_2_MinGW_64_bit-Release - release - xxx.exe到一个新文件夹中 4. 开启相应打包工具&#xff08;根据自己的编译器和版本选择&#xff0…

w29pikachu-ssrf实例

SSRF简介 SSRF是服务器端请求伪造 危害&#xff1a; 1.可以对服务器所在内网、本地进行端口扫描&#xff0c;获取一些服务的信息等 2.目标网站本地敏感数据的读取 3.内外网主机应用程序漏洞的利用 4.内外网web站点漏洞的利用 ssrf常用的相关协议&#xff1a; gopher://: 发…

QT基本组件

四、基本组件 Designer 设计师&#xff08;重点&#xff09; Qt包含了一个Designer程序&#xff0c;用于通过可视化界面设计开发界面&#xff0c;保存文件格式为.ui&#xff08;界面文件&#xff09;。界面文件内部使用xml语法的标签式语言。 在Qt Creator中创建文件时&#xf…

3.测试教程 - 基础篇

文章目录 软件测试的生命周期软件测试&软件开发生命周期如何描述一个bug如何定义bug的级别bug的生命周期如何开始第一次测试测试的执行和BUG管理产生争执怎么办&#xff08;处理人际关系&#xff09; 大家好&#xff0c;我是晓星航。今天为大家带来的是 测试基础 相关的讲解…

pclpy 可视化点云(多窗口可视化、单窗口多点云可视化)

pclpy 可视化点云&#xff08;多窗口可视化、单窗口多点云可视化&#xff09; 一、算法原理二、代码三、结果1.多窗口可视化结果2.单窗口多点云可视化 四、相关数据五、问题与解决方案1.问题2.解决 一、算法原理 原理看一下代码写的很仔细的。。目前在同一个窗口最多建立2个窗…

亿道丨三防平板丨加固平板丨三防加固平板丨改善资产管理

库存资产管理中最重要的部分之一是准确性&#xff1b;过时的库存管理技术会增加运输过程中人为错误、物品丢失或纸张损坏的风险。如今随着三防平板电脑的广泛使用&#xff0c;库存管理也迎来了好帮手&#xff0c;通过使用三防平板电脑能够确保库存管理、数据存储和记录保存的准…

《幻兽帕鲁》值得入手吗?MACOS 游戏 幻兽帕鲁MAC可以玩吗?

最近&#xff0c;一款名为《幻兽帕鲁》的游戏备受玩家瞩目。在追寻开放且多样化游戏体验的今天&#xff0c;《幻兽帕鲁》以其独特的玩法和世界观吸引了大批游戏爱好者。尽管游戏表面上看起来像是方舟的萌系版本&#xff0c;但其独特的特色却令人耳目一新。 首先&#xff0c;让我…

OceanBase数据迁移-从MySQL导入数据到OceanBase

把MySQL中的数据导入到OceanBase&#xff0c;分几个步骤&#xff1a; 1.准备一份MySQL测试数据集2.使用mydumper工具导出MySQL数据3.使用myloader工具导入到OceanBase4.验证测试数据集在OceanBase下的执行情况 1.准备一份MySQL测试数据集 1.1.从github下载mysql测试数据集&a…

React 模态框的设计(二)

自定义组件是每个前端开发者必备的技能。我们在使用现有框架时难免有一些超乎框架以处的特别的需求&#xff0c;比如关于弹窗&#xff0c;每个应用都会用到&#xff0c;但是有时我们使用的框架中提供的弹窗功能也是功能有限&#xff0c;无法满足我们的应用需求&#xff0c;今天…

C#串口 Modbus通讯工具类

一、安装Modbus包 二、创建modbushelper类 1、打开串口 public bool IfCOMOpend; //用于实例内的COM口的状态 public SerialPort OpenedCOM;//用于手动输入的COM转成SERIAL PORT /// <summary> /// 打开串口 /// </summary> /// <param name="COMname&quo…

链表之“无头单向非循环链表”

目录 ​编辑 1.顺序表的问题及思考 2.链表 2.1链表的概念及结构 2.2无头单向非循环链表的实现 1.创建结构体 2.单链表打印 3.动态申请一个节点 3.单链表尾插 4.单链表头插 5.单链表尾删 6.单链表头删 7.单链表查找 8.单链表在pos位置之前插入x 9.单链表删除pos位…

糖尿病性视网膜病变(DR)的自动化检测和分期

糖尿病性视网膜病变&#xff08;DR&#xff09;的自动化检测和分期 提出背景DR的阶段及其特征 历年解法计算机视觉方法多分类方法 新的解法深度学习方法迁移学习大模型多模型集成全流程分析 总结特征1&#xff1a;图像分割特征2&#xff1a;疾病分级特征3&#xff1a;治疗建议生…

Radware Alteon负载均衡-基于域名的七层负载均衡

Radware Alteon作为一款高性能的负载均衡器&#xff0c;其基于域名的七层负载均衡功能为众多企业提供了灵活、高效的解决方案。 该案例实现如下需求&#xff1a;客户端访问服务器&#xff0c;当访问域名为www.iisstart.com时&#xff0c;默认访问Server1&#xff0c;当配置七层…

Sqoop 入门基础

简介 Sqoop&#xff08;SQL to Hadoop&#xff09;是一个开源工具&#xff0c;用于在关系型数据库和Hadoop之间传输数据。它提供了一种快速高效的方式&#xff0c;将数据从关系型数据库导入到Hadoop集群进行分析&#xff0c;并支持将Hadoop集群中的数据导出到关系型数据库中。本…

MAC M1安装vmware和centos7虚拟机并配置静态ip

一、下载vmware和centos7镜像 1、VMWare Fusion 官网的下载地址是&#xff1a;下载地址 下载好之后注册需要秘钥&#xff0c;在官网注册后使用免费的个人秘钥 2、centos7 下载地址&#xff1a; https://biosyxh.cn:5001/sharing/pAlcCGNJf 二、虚拟机安装 直接将下…