LeetCode题目99:图解中叙遍历、Morris遍历实现恢复二叉树搜索树【python】

简介: LeetCode题目99:图解中叙遍历、Morris遍历实现恢复二叉树搜索树【python】

作者介绍:10年大厂数据\经营分析经验,现任大厂数据部门负责人。

会一些的技术:数据分析、算法、SQL、大数据相关、python

欢迎加入社区:码上找工作

作者专栏每日更新:

LeetCode解锁1000题: 打怪升级之旅

python数据分析可视化:企业实战案例

python源码解读

程序员必备的数学知识与应用

备注说明:方便大家阅读,统一使用python,带必要注释,公众号 数据分析螺丝钉 一起打怪升级

题目描述

给你二叉搜索树的根节点 root,该树中的恰好两个节点的值被错误地交换。请在不改变其结构的情况下,恢复这棵树。

输入格式
  • root:二叉树的根节点。
输出格式
  • 不需要返回值,直接在原树上进行恢复。

示例

示例 1
输入: [1,3,null,null,2]
输出: [3,1,null,null,2]
解释: 3 和 1 被错误交换。
示例 2
输入: [3,1,4,null,null,2]
输出: [2,1,4,null,null,3]
解释: 2 和 3 被错误交换。

方法一:中序遍历和交换

解题步骤
  1. 中序遍历:使用中序遍历找到两个错误的节点。
  2. 节点交换:找到两个不符合中序递增顺序的节点后,交换它们的值。
完整的规范代码
class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right
def recoverTree(root):
    """
    使用中序遍历恢复二叉搜索树
    :param root: TreeNode, 二叉搜索树的根节点
    """
    stack = []
    x = y = prev = None
    while stack or root:
        while root:
            stack.append(root)
            root = root.left
        root = stack.pop()
        if prev and root.val < prev.val:
            y = root
            if not x:
                x = prev
            else:
                break
        prev = root
        root = root.right
    # 交换两个节点的值
    if x and y:
        x.val, y.val = y.val, x.val
# 示例调用
root = TreeNode(1, TreeNode(3, None, TreeNode(2)))
recoverTree(root)
算法分析
  • 时间复杂度:(O(n)),需要遍历所有节点。
  • 空间复杂度:(O(h)),其中 (h) 是树的高度,用于存储栈。
中序遍历的 ASCII 图解

假设我们有一个二叉树,其中两个节点值被错误交换,例如树结构为:

3
   / \
  1   4
     /
    2

中序遍历应为 [1, 3, 4, 2],但正确的排序应为 [1, 2, 3, 4],其中 4 和 2 被错误地交换。

开始中序遍历:
    访问节点 3
    |   去左 -> 访问节点 1
    |   |   打印节点 1
    |   |   返回节点 3
    |   打印节点 3
    |   去右 -> 访问节点 4
    |   |   去左 -> 访问节点 2
    |   |   |   打印节点 2
    |   |   |   返回节点 4
    |   |   打印节点 4
    |   |   结束

方法二:Morris 中序遍历

解题步骤
  1. Morris 遍历:这种遍历方式不需要额外的空间,通过修改树的结构实现。
  2. 找出并交换错误节点:在遍历过程中寻找顺序错误的节点,并在遍历结束后交换它们的值。
完整的规范代码
def recoverTree(root):
    x = y = prev = pred = None
    while root:
        if root.left:
            pred = root.left
            while pred.right and pred.right != root:
                pred = pred.right
            if not pred.right:
                pred.right = root
                root = root.left
            else:
                if prev and root.val < prev.val:
                    y = root
                    if not x:
                        x = prev
                prev = root
                pred.right = None
                root = root.right
        else:
            if prev and root.val < prev.val:
                y = root
                if not x:
                    x = prev
            prev = root
            root = root.right
    if x and y:
        x.val, y.val = y.val, x.val
# 示例调用
root = TreeNode(1, TreeNode(3, None, TreeNode(2)))
recoverTree(root)
算法分析
  • 时间复杂度:(O(n)),虽然是 Morris 遍历,每个节点最多被访问两次。
  • 空间复杂度:(O(1)),不使用额外空间,除非修改了树的结构。

不同算法的优劣势对比

特征 方法一:中序遍历 方法二:Morris 遍历
时间复杂度 (O(n)) (O(n))
空间复杂度 (O(h)) (O(1))
优势 易于理解和实现 不需要额外空间
劣势 空间复杂度较高 修改了树的结构
Morris 遍历的 ASCII 图解

使用同样的树结构进行 Morris 遍历,我们通过修改树的结构来避免使用额外的空间。

开始Morris遍历:
    访问节点 3
    |   左节点存在,找到前驱(节点 1)
    |   |   前驱的右节点为空,链接到当前节点
    |   |   去左
    |   访问节点 1
    |   |   前驱是节点 3,断开链接,打印节点 1
    |   |   返回节点 3,打印节点 3
    |   去右 -> 访问节点 4
    |   |   左节点存在,找到前驱(节点 2)
    |   |   |   前驱的右节点为空,链接到当前节点
    |   |   |   去左
    |   |   访问节点 2
    |   |   |   前驱是节点 4,断开链接,打印节点 2
    |   |   |   返回节点 4,打印节点 4
    |   |   结束

应用示例

这些方法可用于数据库中维护数据索引的完整性、修复由于错误操作或系统故障导致数据结构损坏的情况,或者在进行复杂的数据操作前验证数据的一致性。

欢迎关注微信公众号 数据分析螺丝钉


相关文章
|
11月前
|
算法 Java Python
使用Python来绘制樱花树
本文以林徽因的《你是人间的四月天》为引,将春日意象与现代职场编程艺术结合,通过Python的Turtle模块绘制分形树和花瓣图案。文章详细解析了Turtle模块的使用方法、递归算法及随机性在图形生成中的应用,展示了如何用代码创造自然美感。核心代码包含tree函数(绘制分形树)和petal函数(绘制花瓣),最终生成一幅生动的春日画卷。项目不仅帮助读者掌握Turtle绘图技巧,更激发对编程艺术的兴趣,鼓励探索数字世界的无限可能。
331 5
|
存储 算法 Python
文件管理系统中基于 Python 语言的二叉树查找算法探秘
在数字化时代,文件管理系统至关重要。本文探讨了二叉树查找算法在文件管理中的应用,并通过Python代码展示了其实现过程。二叉树是一种非线性数据结构,每个节点最多有两个子节点。通过文件名的字典序构建和查找二叉树,能高效地管理和检索文件。相较于顺序查找,二叉树查找每次比较可排除一半子树,极大提升了查找效率,尤其适用于海量文件管理。Python代码示例包括定义节点类、插入和查找函数,展示了如何快速定位目标文件。二叉树查找算法为文件管理系统的优化提供了有效途径。
244 5
|
Python
不容错过!Python中图的精妙表示与高效遍历策略,提升你的编程艺术感
本文介绍了Python中图的表示方法及遍历策略。图可通过邻接表或邻接矩阵表示,前者节省空间适合稀疏图,后者便于检查连接但占用更多空间。文章详细展示了邻接表和邻接矩阵的实现,并讲解了深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的遍历方法,帮助读者掌握图的基本操作和应用技巧。
190 4
|
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。
245 2
|
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。
209 2
|
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。
327 2
|
数据处理 Python
python遍历文件夹所有文件按什么排序
python遍历文件夹所有文件按什么排序
308 1
|
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。
334 2
|
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。
213 1
|
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。
218 1