力扣每日一题:513.找树左下角的值 Python DFS 、BFS双解!

简介: 力扣每日一题:513.找树左下角的值 Python DFS 、BFS双解!

513.找树左下角的值


https://leetcode-cn.com/problems/find-bottom-left-tree-value/

难度:中等


题目:

给定一个二叉树,在树的最后一行找到最左边的值。


示例:

示例 1:
输入:
    2
   / \
  1   3
输出:
1
示例 2:
输入:
        1
       / \
      2   3
     /   / \
    4   5   6
       /
      7
输出:
7


分析

这虽然是一道中等题,但讲真的难度比较一般...

首先,最简单的应该是BFS逐层遍历

  1. 我们创建一个空列表,用于记录每行的第一个val
  2. 然后创建一个队列,root入队,开始while循环
  3. 每行的第一个节点入队,判断第一个方式为比较index与列表的长度是否相等
  4. 知道队列为空时,终止循环,pop列表最后一个数值即可。

那么,这道题用DFS同样很简单

  1. 为了练习,这次我们使用一个字典保存
  2. 同样的递归遍历左子树和右子树
  3. 判断字典中是否包含该值,然后插入该值
  4. 由于是数字hash,所以其实是有序的,直接values.pop()即可。


解题-BFS:

from collections import deque
class Solution:
    def findBottomLeftValue(self, root):
        li, queue= [], deque([[root, 1]])
        while queue:
            for _ in range(len(queue)):
                child, index = queue.popleft()
                if len(li) < index:
                    li.append(child.val)
                index += 1
                if child.left:
                    queue.append([child.left, index])
                if child.right:
                    queue.append([child.right, index])
        return li.pop()


解题-DFS:

class Solution:
    def findBottomLeftValue(self, root):
        d = {}
        def dfs(child, index):
            if not child:
                return
            if index not in d:
                d[index] = child.val
            dfs(child.left, index + 1)
            dfs(child.right, index + 1)
        dfs(root, 1)
        return list(d.values()).pop()



相关文章
|
3月前
|
搜索推荐 索引 Python
【Leetcode刷题Python】牛客. 数组中未出现的最小正整数
本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法,提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法,并给出了Python实现代码。
118 2
|
12天前
|
算法 定位技术 Python
震惊!Python 图结构竟然可以这样玩?DFS&BFS 遍历技巧大公开
在 Python 编程中,图是一种重要的数据结构,而深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是遍历图的两种关键算法。本文将通过定义图的数据结构、实现 DFS 和 BFS 算法,并通过具体示例展示其应用,帮助读者深入理解这两种算法。DFS 适用于寻找路径和检查图连通性,而 BFS 适用于寻找最短路径。掌握这些技巧,可以更高效地解决与图相关的复杂问题。
25 2
|
17天前
|
算法 Python
Python图论探索:从理论到实践,DFS与BFS遍历技巧让你秒变技术大牛
图论在数据结构与算法中占据重要地位,应用广泛。本文通过Python代码实现深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),帮助读者掌握图的遍历技巧。DFS沿路径深入搜索,BFS逐层向外扩展,两者各具优势。掌握这些技巧,为解决复杂问题打下坚实基础。
28 2
|
2月前
|
存储 大数据 索引
解锁Python隐藏技能:构建高效后缀树Suffix Tree,处理大数据游刃有余!
通过构建高效的后缀树,Python程序在处理大规模字符串数据时能够游刃有余,显著提升性能和效率。无论是学术研究还是工业应用,Suffix Tree都是不可或缺的强大工具。
54 6
|
2月前
|
大数据 UED 开发者
实战演练:利用Python的Trie树优化搜索算法,性能飙升不是梦!
在数据密集型应用中,高效搜索算法至关重要。Trie树(前缀树/字典树)通过优化字符串处理和搜索效率成为理想选择。本文通过Python实战演示Trie树构建与应用,显著提升搜索性能。Trie树利用公共前缀减少查询时间,支持快速插入、删除和搜索。以下为简单示例代码,展示如何构建及使用Trie树进行搜索与前缀匹配,适用于自动补全、拼写检查等场景,助力提升应用性能与用户体验。
58 2
|
2月前
|
存储 算法 数据挖掘
高效文本处理新纪元:Python后缀树Suffix Tree,让数据分析更智能!
在大数据时代,高效处理和分析文本信息成为关键挑战。后缀树作为一种高性能的数据结构,通过压缩存储字符串的所有后缀,实现了高效的字符串搜索、最长公共前缀查询等功能,成为文本处理的强大工具。本文探讨Python中后缀树的应用,展示其在文本搜索、重复内容检测、最长公共子串查找、文本压缩及智能推荐系统的潜力,引领数据分析迈入新纪元。虽然Python标准库未直接提供后缀树,但通过第三方库或自定义实现,可轻松利用其强大功能。掌握后缀树,即掌握开启文本数据宝藏的钥匙。
54 5
|
2月前
|
存储 开发者 Python
从理论到实践:Python中Trie树与Suffix Tree的完美结合,开启编程新篇章!
在编程领域,高效的数据结构对于解决问题至关重要。本文通过一个案例分析,介绍如何在Python中结合使用Trie树(前缀树)和Suffix Tree(后缀树)。案例聚焦于开发具备高效拼写检查和文本相似度检测功能的文本编辑器。首先,通过构建Trie树快速检查单词是否存在;接着,利用Suffix Tree检测文本相似度。尽管Python标准库未直接提供Suffix Tree,但可通过第三方库或自定义实现。本文展示了高级数据结构在实际应用中的强大功能,并强调了理论与实践相结合的重要性。
43 1
|
2月前
|
存储 算法 Python
逆袭之路:掌握Python字典树Trie与后缀树,成为技术圈的耀眼新星!
在编程的征途上,每个人都渴望成为那个能够独当一面、解决复杂问题的技术高手。而掌握高级数据结构,如字典树(Trie)与后缀树(Suffix Tree),无疑是你逆袭路上的重要一步。这些数据结构不仅能够提升你的编码技能,还能让你在解决特定问题时游刃有余,从而在技术圈中脱颖而出,成为那颗耀眼的新星。
33 1
|
2月前
|
存储 算法 搜索推荐
Python进阶必备:字典树Trie与后缀树Suffix Array,效率提升的神器!
在Python编程中,掌握高效的数据结构对于提升程序性能至关重要。本文将深入探讨两种强大的字符串处理数据结构——字典树(Trie)与后缀数组(Suffix Array)。字典树,又称前缀树,适用于自动补全和拼写检查等功能。例如,在文本编辑器中实现自动补全时,字典树能够即时提供单词补全选项。后缀数组则用于存储字符串的所有后缀并按字典序排序,结合最长公共前缀(LCP)数组,可以高效解决许多字符串问题,如查找最长重复子串等。通过实际案例,我们将展示这两种数据结构的强大功能,帮助你在Python编程中更进一步。
62 2
|
2月前
|
存储 算法 索引
从菜鸟到大神:一文带你彻底搞懂Python中的后缀树Suffix Tree奥秘!
在Python编程中,后缀树是一种高效的数据结构,特别适用于处理复杂的字符串问题,如搜索、最长公共前缀查询及最长重复子串查找等。本文通过问答形式介绍后缀树的基本概念、重要性及其实现方法。后缀树能显著提高字符串处理效率,将传统方法的时间复杂度从O(nm)降至接近O(m)。尽管其构建过程较复杂,但通过手动编写代码或使用第三方库,我们可以在Python中实现这一强大工具。后缀树的应用广泛,涵盖字符串搜索、压缩、生物信息学等多个领域,学习它不仅能帮助解决实际问题,更能提升算法思维和数据结构设计能力。
77 1
下一篇
无影云桌面