Invertir árbol binario
Guía detallada e implementación Python para el problema 'Invertir árbol binario'.
1. aprender
El problema del 'árbol binario invertido' 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
Visualizando el flujo lógico para Invertir árbol binario.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Invertir 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, invierte el árbol y devuelve su raíz.
Invertir un árbol binario significa intercambiar los hijos izquierdo y derecho de cada nodo del árbol.
El árbol se representa como una lista de orden de niveles donde Ninguno representa un nodo faltante. Implemente una función invertTree(root: list) -> list que devuelva el árbol invertido en orden de niveles.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 100]
- •-100 <= Node.val <= 100
Ejemplos
[4,2,7,1,3,6,9]
[4,7,2,9,6,3,1]
The root stays 4. Its children swap: left becomes 7, right becomes 2. Their children also swap recursively.
[2,1,3]
[2,3,1]
The root stays 2. Left child 1 and right child 3 are swapped.
[]
[]
An empty tree inverted is still empty.
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 invert_tree_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
res = invert_tree_opt_helper(r)
return tree_to_list(res)
return invert_tree_opt_helper(root)
def invert_tree_opt_helper(root: TreeNode) -> TreeNode:
if not root:
return None
root.left, root.right = invert_tree_opt_helper(root.right), invert_tree_opt_helper(root.left)
return rootCódigo de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def invert_tree_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
res = invert_tree_brute_helper(r)
return tree_to_list(res)
return invert_tree_brute_helper(root)
def invert_tree_brute_helper(root: TreeNode) -> TreeNode:
if not root:
return None
queue = [root]
while queue:
curr = queue.pop(0)
curr.left, curr.right = curr.right, curr.left
if curr.left: queue.append(curr.left)
if curr.right: queue.append(curr.right)
return rootAlgorithm 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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