二叉树的深度优先遍历题目是让我有点晕，先把简单的层序遍历总结下吧：配合队列进行的层序遍历在逻辑思维上自然直观，不容易出错
102. 二叉树的层序遍历
本题是二叉树的层序遍历模板：每次循环将一层节点出队，再将一层节点入队，也是所有可用层序遍历解二叉树题目的模板，只需要在模板里稍加改动即可解题
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
102. 二叉树的层序遍历
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历 。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
示例 1:
输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：[[3],[9,20],[15,7]]
题眼：基础
思路：利用队列实现
'''
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[TreeNode]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return TreeNode(nums[0])
# 1、转换为顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(TreeNode(n))
else:
tmpTree.append(None)
# 2、转换为链式存储：双指针
root = tmpTree[0]
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲节点有效
if tmpTree[child] != None: # 左孩子节点有效
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1 # 指向右孩子
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 右孩子节点存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1 # 指向下个节点的左孩子
parent += 1 # 更新遍历双亲节点
return root
class Solution:
def levelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
if root == None:
return []
result = []
que = deque()
que.append(root) # 队列初始值
while len(que) > 0:
size = len(que) # 当前队列长度==二叉树一层的节点个数
layer = []
for _ in range(size): # 一层遍历
node = que.popleft() # 记录下出队的节点
layer.append(node.val)
# 和之前深度遍历一样：空节点不入队，不然对None节点取值会出错
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
result.append(layer)
return result
if __name__ == "__main__":
obj = Solution()
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
root = buildBinaryTree(nums)
print(obj.levelOrder(root))
except EOFError:
break
107. 二叉树的层序遍历 II
“102. 二叉树的层序遍历”的结果反转/逆序即可
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
107. 二叉树的层序遍历 II
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值 自底向上的层序遍历 。 （即按从叶子节点所在层到根节点所在的层，逐层从左向右遍历）
示例 1:
输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：[[15,7],[9,20],[3]]
题眼：自底向上的层序遍历
思路：“102. 二叉树的层序遍历”的结果反转/逆序即可
'''
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[TreeNode]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return TreeNode(nums[0])
# 1、顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(TreeNode(n))
else:
tmpTree.append(None)
# 2、链式存储：双指针
root = tmpTree[0]
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲节点有效
if tmpTree[child] != None: # 左孩子有效
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1 # 指向右孩子
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 右孩子存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1 # 指向下个节点的左孩子
parent += 1
return root
class Solution:
def levelOrderBottom(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
# 情况1、树为空
if root == None:
return []
# 情况2、树不为空
que = deque()
que.append(root)
result = []
while len(que) > 0:
size = len(que) # 当前队列长度==二叉树一层的节点个数
layer = []
for _ in range(size): # 一层遍历
node = que.popleft()
layer.append(node.val)
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
result.append(layer)
# 反转result
# left, right = 0, len(result) - 1
# while left < right:
# result[left], result[right] = result[right], result[left]
# left += 1
# right -= 1
return result[::-1]
if __name__ == "__main__":
obj = Solution()
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
print(nums)
root = buildBinaryTree(nums)
print(obj.levelOrderBottom(root))
except EOFError:
break
429. N 叉树的层序遍历
一般 层序遍历的基础上，要访问每个节点的N个孩子
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
429. N 叉树的层序遍历
给定一个 N 叉树，返回其节点值的层序遍历。（即从左到右，逐层遍历）。
树的序列化输入是用层序遍历，每组子节点都由 null 值分隔（参见示例）。
示例 1:
输入：root = [1,null,3,2,4,null,5,6]
输出：[[1],[3,2,4],[5,6]]
题眼：N 叉树的层序遍历
思路：一般 层序遍历的基础上，要访问每个节点的N个孩子
'''
class Node:
def __init__(self, val=None, children=None):
self.val = val
self.children = children
class Solution:
def levelOrder(self, root: Node) -> List[List[int]]:
# 情况1、树为空
if root == None:
return []
# 情况2、树不为空
que = deque()
que.append(root)
result = []
while len(que) > 0:
size = len(que)
layer = []
for _ in range(size): # 一层遍历
node = que.popleft()
layer.append(node.val)
if node.children != None:
for child in node.children:
que.append(child)
result.append(layer)
return result
637. 二叉树的层平均值
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
637. 二叉树的层平均值
给定一个非空二叉树的根节点 root , 以数组的形式返回每一层节点的平均值。与实际答案相差 10-5 以内的答案可以被接受。
示例 1:
输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：[3.00000,14.50000,11.00000]
解释：第 0 层的平均值为 3,第 1 层的平均值为 14.5,第 2 层的平均值为 11 。
因此返回 [3, 14.5, 11] 。
题眼：每一层节点的平均值
思路：一般 层序遍历的基础上，计算每一层对应的平均值
'''
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[TreeNode]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return TreeNode(nums[0])
# 1、顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(TreeNode(n))
else:
tmpTree.append(None)
# 2、转换为链式存储
root = tmpTree[0]
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲节点有效
if tmpTree[child] != None: # 左孩子节点有效
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1 # 指向右孩子
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 右孩子存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1 # 指向下个节点的左孩子
parent += 1
return root
class Solution:
def averageOfLevels(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[float]:
que = deque()
que.append(root)
result = []
while len(que) > 0:
size = len(que) # 当前队列长度==二叉树一层的节点个数
s = 0
for _ in range(size): # 一层遍历
node = que.popleft()
s += node.val
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
result.append(s / size)
return result
if __name__ == "__main__":
obj = Solution()
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
root = buildBinaryTree(nums)
print(obj.averageOfLevels(root))
except EOFError:
break
515. 在每个树行中找最大值
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
515. 在每个树行中找最大值
给定一棵二叉树的根节点 root ，请找出该二叉树中每一层的最大值。
示例 1:
输入: root = [1,3,2,5,3,null,9]
输出: [1,3,9]
题眼：二叉树的层序遍历
思路：一般 层序遍历的基础上，记录每一行的最大值
'''
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[TreeNode]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return TreeNode(nums[0])
# 1、转换为顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(TreeNode(n))
else:
tmpTree.append(None)
root = tmpTree[0]
# 2、转换为链式存储：双指针
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲节点有效
if tmpTree[child] != None: # 左孩子有效
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1 # 指向右孩子
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 右孩子存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1 # 指向下个节点的左孩子
parent += 1
return root
class Solution:
def largestValues(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
# 情况1、树为空
if root == None:
return []
# 情况2、树不为空
que = deque()
que.append(root)
result = []
while len(que) > 0:
size = len(que) # 当前队列长度==二叉树一层的节点个数
n = -float('inf')
for _ in range(size): # 一层遍历
node = que.popleft()
n = max(n, node.val)
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
result.append(n)
return result
if __name__ == "__main__":
obj = Solution()
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
root = buildBinaryTree(nums)
print(obj.largestValues(root))
except EOFError:
break
199. 二叉树的右视图
一般 层序遍历的基础上，返回每一层的最后一个元素
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
199. 二叉树的右视图
给定一个二叉树的 根节点 root，想象自己站在它的右侧，按照从顶部到底部的顺序，返回从右侧所能看到的节点值。
示例 1:
输入：[1,2,3,null,5,null,4]
输出：[1,3,4]
题眼：从顶部到底部 从右侧所能看到
思路：一般 层序遍历的基础上，返回每一层的最后一个元素
'''
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[TreeNode]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return TreeNode(nums[0])
# 1、 顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(TreeNode(n))
else:
tmpTree.append(None)
# 2、链式存储：双指针
root = tmpTree[0]
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲结点有效
if tmpTree[child] != None: # 左孩子节点有效
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1 # 指向右孩子
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 右孩子节点存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1 # 指向下个节点的左孩子
parent += 1
return root
class Solution:
def rightSideView(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
# 情况1、树为空
if root == None:
return []
# 情况2、树不为空
que = deque()
que.append(root)
result = []
while len(que) > 0:
size = len(que)
for i in range(size): # 一层遍历
node = que.popleft()
if i == size - 1: # 添加每一层的最后一个元素
result.append(node.val)
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
return result
if __name__ == "__main__":
obj = Solution()
while True:
try:
in_line = input().strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
root = buildBinaryTree(nums)
print(obj.rightSideView(root))
except EOFError:
break
513. 找树左下角的值
一般 层序遍历的基础上，访问每一层的每个元素时，都把第一个元素进行赋值即可
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
513. 找树左下角的值
给定一个二叉树的 根节点 root，请找出该二叉树的 最底层 最左边 节点的值。
假设二叉树中至少有一个节点。
示例 1:
输入: root = [2,1,3]
输出: 1
题眼：二叉树的层序遍历
思路：一般 层序遍历的基础上，访问每一层的每个元素时，都把第一个元素进行赋值即可
'''
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[TreeNode]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return TreeNode(nums[0])
# 1、顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(TreeNode(n))
else:
tmpTree.append(None)
root = tmpTree[0]
# 2、链式存储
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲结点有效
if tmpTree[child] != None: # 左孩子节点有效
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1 # 指向右孩子
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 右孩子存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1 # 指向下一个节点的左孩子
parent += 1
return root
class Solution:
def findBottomLeftValue(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
que = deque()
que.append(root)
result = 0
while len(que) > 0:
size = len(que)
for i in range(size):
node = que.popleft()
if i == 0: # 总是获取层序遍历的每一层第一个值
result = node.val
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
return result
if __name__ == "__main__":
obj = Solution()
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
root = buildBinaryTree(nums)
print(obj.findBottomLeftValue(root))
except EOFError:
break
103. 二叉树的锯齿形层序遍历
一般 层序遍历的基础上，对结果的偶数个逆序一下
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
103. 二叉树的锯齿形层序遍历
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 锯齿形层序遍历 。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。
示例 1:
输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：[[3],[20,9],[15,7]]
题眼：基础
思路：一般 层序遍历的基础上，对结果的偶数个逆序一下
'''
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[TreeNode]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return TreeNode(nums[0])
# 1、转换为顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(TreeNode(n))
else:
tmpTree.append(None)
# 2、转换为链式存储：双指针
root = tmpTree[0]
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲节点有效
if tmpTree[child] != None: # 左孩子节点有效
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1 # 指向右孩子
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 右孩子节点存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1 # 指向下个节点的左孩子
parent += 1 # 更新遍历双亲节点
return root
class Solution:
def zigzagLevelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
# 情况1、树为空
if root == None:
return []
# 情况2、树不为空
que = deque()
que.append(root)
result = []
while len(que) > 0:
size = len(que)
layer = []
for _ in range(size):
node = que.popleft()
layer.append(node.val)
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
result.append(layer)
# 对结果的偶数个逆序一下
for i in range(1, len(result), 2):
result[i] = result[i][::-1]
return result
if __name__ == "__main__":
obj = Solution()
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
root = buildBinaryTree(nums)
print(obj.zigzagLevelOrder(root))
except EOFError:
break
116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针
一般 层序遍历的基础上，将每层的节点（除最后一个外）的next值指向下一个节点
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针
给定一个 完美二叉树 ，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下：
struct Node {
int val;
Node *left;
Node *right;
Node *next;
}
填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。
初始状态下，所有next 指针都被设置为 NULL。
示例 1:
输入：root = [1,2,3,4,5,6,7]
输出：[1,#,2,3,#,4,5,6,7,#]
解释：给定二叉树如图 A 所示，你的函数应该填充它的每个 next 指针，以指向其下一个右侧节点，如图 B 所示。序列化的输出按层序遍历排列，同一层节点由 next 指针连接，'#' 标志着每一层的结束。
题眼：二叉树的层序遍历（满二叉树）
思路：一般 层序遍历的基础上，将每层的节点（除最后一个外）的next值指向下一个节点
'''
class Node:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None, next=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
self.next = next
def buildBinartTree(nums: List[Union[int]]) -> Optional[Node]:
if len(nums) == 0:
return []
if len(nums) == 1:
return Node(nums[0])
# 1、转换为顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
tmpTree.append(Node(n))
root = tmpTree[0]
# 2、转换为链式存储
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
tmpTree[parent].left = tmpTree[child] # 满二叉树左孩子一定有效
child += 1
tmpTree[parent].right = tmpTree[child] # 满二叉树右孩子一定存在且有效
child += 1
parent += 1
return root
class Solution:
def connect(self, root: Optional[Node]) -> Optional[Node]:
# 情况1、树为空
if root == None:
return root
# 情况2、树不为空
que = deque()
que.append(root)
while len(que) > 0:
size = len(que)
pre = None
for i in range(size):
node = que.popleft()
if i == 0: # 记录每层第一个节点为pre
pre = node
else: # 从每层第二个节点开始，都要给pre的next指针赋值
pre.next = node
pre = node
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
return root
if __name__ == "__main__":
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
nums.append(int(n))
print(nums)
except EOFError:
break
117. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 II
一般 层序遍历的基础上，将每层的节点（除最后一个外）的next值指向下一个节点
from typing import List, Union, Optional
from collections import deque
'''
117. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 II
给定一个二叉树
struct Node {
int val;
Node *left;
Node *right;
Node *next;
}
填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。
初始状态下，所有next 指针都被设置为 NULL。
示例 1:
输入：root = [1,2,3,4,5,null,7]
输出：[1,#,2,3,#,4,5,7,#]
解释：给定二叉树如图 A 所示，你的函数应该填充它的每个 next 指针，以指向其下一个右侧节点，如图 B 所示。序列化输出按层序遍历顺序（由 next 指针连接），'#' 表示每层的末尾。
题眼：二叉树的层序遍历（注意不是满二叉树）
思路：一般 层序遍历的基础上，将每层的节点（除最后一个外）的next值指向下一个节点
'''
class Node:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None, next=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
self.next = next
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[Node]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return Node(nums[0])
# 1、转换为顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(Node(n))
else:
tmpTree.append(None)
root = tmpTree[0]
# 2、转换为链式存储
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲节点有效性判断
if tmpTree[child] != None: # 左孩子节点有效性判断
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 左孩子节点存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1
parent += 1
return root
class Solution:
def connect(self, root: Optional[Node]) -> Optional[Node]:
# 情况1、树为空
if root == None:
return root
# 情况2、树不为空
que = deque()
que.append(root)
while len(que) > 0:
size = len(que)
pre = None
for i in range(size):
node = que.popleft()
if i == 0: # 记录每层第一个节点为pre
pre = node
else: # 从每层第二个节点开始，都要给pre的next指针赋值
pre.next = node
pre = node
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
return root
if __name__ == "__main__":
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
print(nums)
except EOFError:
break
104. 二叉树的最大深度
一般 层序遍历的基础上，输出最大高度值，也就是二叉树的高度值
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
104. 二叉树的最大深度
给定一个二叉树，找出其最大深度。
二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例 1:
输入：[3,9,20,null,null,15,7]
输出：3
题眼：二叉树的层序遍历
思路：一般 层序遍历的基础上，输出最大高度值
'''
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[TreeNode]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return TreeNode(nums[0])
# 1、顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(TreeNode(n))
else:
tmpTree.append(None)
root = tmpTree[0]
# 2、链式存储
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲结点有效
if tmpTree[child] != None: # 左孩子节点有效
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1 # 指向右孩子
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 右孩子存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1 # 指向下一个节点的左孩子
parent += 1
return root
class Solution:
def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
# 情况1、树为空
if root == None:
return 0
# 情况2、树不为空
result = 0
que = deque()
que.append(root)
while len(que) > 0:
size = len(que)
for _ in range(size):
node = que.popleft()
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
result += 1
return result
# 做完了计算完全二叉树的节点数，用了带return的递归法，有点感觉了，看看能否把这里的迭代法写出来
def maxDepthRecursive(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
# 1、确定函数参数和返回值
def maxDepth(node: Optional[TreeNode]) -> int:
# 2、终止条件
if node == None:
return 0
# 3、单次递归的操作
leftN = maxDepth(node.left) # 左
rightN = maxDepth(node.right) # 右
return max(leftN, rightN) + 1 # 中
return maxDepth(root)
if __name__ == "__main__":
obj = Solution()
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
root = buildBinaryTree(nums)
print(obj.maxDepth(root))
except EOFError:
break
111. 二叉树的最小深度
一般 层序遍历的基础上，输出最小高度值（第一次遍历到叶子节点的时候）文章来源：https://uudwc.com/A/y5w6o
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
111. 二叉树的最小深度
给定一个二叉树，找出其最小深度。
最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。
说明：叶子节点是指没有子节点的节点。
示例 1:
输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：2
题眼：二叉树的层序遍历
思路：一般 层序遍历的基础上，输出最小高度值（第一次遍历到叶子节点的时候）
'''
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def buildBinaryTree(nums: List[Union[int, str]]) -> Optional[TreeNode]:
if len(nums) == 0:
return None
if len(nums) == 1:
return TreeNode(nums[0])
# 1、顺序存储
tmpTree = []
for n in nums:
if n != 'null':
tmpTree.append(TreeNode(n))
else:
tmpTree.append(None)
root = tmpTree[0]
# 2、链式存储
parent, child = 0, 1
while child < len(tmpTree):
if tmpTree[parent] != None: # 双亲结点有效
if tmpTree[child] != None: # 左孩子节点有效
tmpTree[parent].left = tmpTree[child]
child += 1 # 指向右孩子
if child < len(tmpTree) and tmpTree[child] != None: # 右孩子存在且有效
tmpTree[parent].right = tmpTree[child]
child += 1 # 指向下一个节点的左孩子
parent += 1
return root
class Solution:
def minDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
# 情况1、树为空
if root == None:
return 0
# 情况2、树不为空
result = 0
que = deque()
que.append(root)
while len(que) > 0:
size = len(que)
for _ in range(size):
node = que.popleft()
if node.left == None and node.right == None:
return result + 1
if node.left != None:
que.append(node.left)
if node.right != None:
que.append(node.right)
result += 1
return result
# 做完了最大深度的递归，试试这个最小深度的，有陷阱！！！
def minDepthRecursive(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
# 1、确定函数参数和返回值
def minD(node: Optional[TreeNode]) -> int:
# 2、终止条件
if node == None:
return 0
# 3、单次递归的操作
leftN = minD(node.left) # 左
rightN = minD(node.right) # 右
# 当一个左子树为空，右不为空，这时并不是最低点
if node.left == None and node.right != None: # 中
return 1 + rightN
# 当一个右子树为空，左不为空，这时并不是最低点
if node.left != None and node.right == None:
return 1 + leftN
return min(leftN, rightN) + 1
return minD(root)
if __name__ == "__main__":
obj = Solution()
while True:
try:
in_line = input().strip().split('=')[1].strip()[1: -1]
nums = []
if in_line != '':
for n in in_line.split(','):
if n != 'null':
nums.append(int(n))
else:
nums.append(n)
root = buildBinaryTree(nums)
print(obj.minDepth(root))
except EOFError:
break
559. N 叉树的最大深度
一般 层序遍历的基础上，遍历children部分文章来源地址https://uudwc.com/A/y5w6o
from typing import List, Optional, Union
from collections import deque
'''
559. N 叉树的最大深度
给定一个 N 叉树，找到其最大深度。
最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点总数。
N 叉树输入按层序遍历序列化表示，每组子节点由空值分隔（请参见示例）。
示例 1:
输入：root = [1,null,3,2,4,null,5,6]
输出：3
题眼：二叉树的层序遍历
思路：一般 层序遍历的基础上，遍历children部分
'''
class Node:
def __init__(self, val=None, children=None):
self.val = val
self.children = children
class Solution:
def maxDepth(self, root: Optional[Node]) -> int:
# 情况1、树为空
if root == None:
return 0
# 情况2、树不为空
result = 0
que = deque()
que.append(root)
while len(que) > 0:
size = len(que)
for _ in range(size):
node = que.popleft()
if node.children != None:
for child in node.children:
que.append(child)
result += 1
return result
