前言🌧️
算法,对前端人来说陌生又熟悉,很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上,算法对每一个程序员来说,都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令,也就是《数据结构》里说的,「设计出数据结构,在施加以算法就行了」。
编写指令的好坏,会直接影响到程序的性能优劣,而指令又由数据结构和算法组成,所以数据结构和算法的设计基本上决定了最终程序的好坏。
题目🦀
222. 完全二叉树的节点个数
难度中等
给你一棵 完全二叉树 的根节点 root
,求出该树的节点个数。
完全二叉树 的定义如下:在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h
层,则该层包含 1~ 2h
个节点。
示例 1:
输入:root = [1,2,3,4,5,6] 输出:6
示例 2:
输入:root = [] 输出:0
示例 3:
输入:root = [1] 输出:1
提示:
- 树中节点的数目范围是
[0, 5 * 104]
0 <= Node.val <= 5 * 104
- 题目数据保证输入的树是 完全二叉树
**进阶:**遍历树来统计节点是一种时间复杂度为 O(n)
的简单解决方案。你可以设计一个更快的算法吗?
解题思路🌵
- 这道题采用遍历结点个数就可以求解
- 无论是前序还是后序遍历
解题步骤🐂
- 判断边界条件
- 初始化dfs
- 在dfs中如果结点为空则返回0
- 获取到左右结点的个数
- 相加并返回,往上回溯
源码🔥
/** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val, left, right) { * this.val = (val===undefined ? 0 : val) * this.left = (left===undefined ? null : left) * this.right = (right===undefined ? null : right) * } */ /** * @param {TreeNode} root * @return {number} */ var countNodes = function(root) { if(!root){ return 0 } const dfs=(root)=>{ if(!root){ return 0 } const left = dfs(root.left) const right = dfs(root.right) return left+right+1 } return dfs(root) };
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」222-完全二叉树的结点个数⚡️
就结束了,算法这个东西没有捷径,只能多写多练,多总结,文章的目的其实很简单,就是督促自己去完成算法练习并总结和输出,菜不菜不重要,但是热爱🔥,喜欢大家能够喜欢我的短文,也希望通过文章认识更多志同道合的朋友,如果你也喜欢折腾
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