Recorrido de orden a nivel de árbol binario
Guía detallada e implementación Python para el problema 'Recorrido de orden a nivel de árbol binario'.
1. aprender
El problema del 'Recorrido de orden a nivel de árbol binario' es un desafío clave en la sección Árboles.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel medio en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualización del flujo lógico para el recorrido de orden a nivel de árbol binario.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el enunciado del problema para el recorrido de orden a nivel de árbol binario.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Dada la raíz de un árbol binario, devuelve el recorrido de orden de nivel de los valores de sus nodos. (es decir, de izquierda a derecha, nivel por nivel).
El árbol se representa como una lista de orden de niveles. Implemente una función levelOrder(root: list) -> list que devuelva una lista de listas, donde cada lista interna contiene los valores en ese nivel.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 2000]
- •-1000 <= Node.val <= 1000
Ejemplos
[3,9,20,None,None,15,7]
[[3],[9,20],[15,7]]
Level 0: [3]. Level 1: [9,20]. Level 2: [15,7].
[1]
[[1]]
Only one node at level 0.
[]
[]
Empty tree has no levels.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
def level_order_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return level_order_opt_helper(r)
return level_order_opt_helper(root)
def level_order_opt_helper(root: TreeNode) -> list:
if not root:
return []
res = []
queue = [root]
while queue:
level = []
for _ in range(len(queue)):
curr = queue.pop(0)
level.append(curr.val)
if curr.left: queue.append(curr.left)
if curr.right: queue.append(curr.right)
res.append(level)
return resCódigo de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def level_order_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return level_order_brute_helper(r)
return level_order_brute_helper(root)
def level_order_brute_helper(root: TreeNode) -> list:
if not root: return []
res = []
queue = [(root, 0)]
while queue:
node, level = queue.pop(0)
if len(res) == level:
res.append([])
res[level].append(node.val)
if node.left: queue.append((node.left, level + 1))
if node.right: queue.append((node.right, level + 1))
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades del problema de árboles estándar.
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