Arbre binaire équilibré
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Balanced Binary Tree'.
1. Apprendre
Le problème de « l'arbre binaire équilibré » est un défi clé dans la section Arbres.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau moyen dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour l'arbre binaire équilibré.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour l'arbre binaire équilibré.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné un arbre binaire, déterminez s’il est équilibré en hauteur.
Un arbre binaire équilibré en hauteur est un arbre binaire dans lequel la profondeur des deux sous-arbres de chaque nœud ne diffère jamais de plus d'un.
L'arborescence est représentée sous la forme d'une liste par ordre de niveaux. Implémentez une fonction isBalanced(root: list) -> bool.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 5000]
- •-10000 <= Node.val <= 10000
Exemples
[3,9,20,None,None,15,7]
True
The left subtree (rooted at 9) has depth 1, and the right subtree (rooted at 20) has depth 2. The difference is 1, so the tree is balanced.
[1,2,2,3,3,None,None,4,4]
False
The left subtree has depth 3 while the right subtree has depth 1. The difference is 2, so the tree is not balanced.
[]
True
An empty tree is considered balanced.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def is_balanced_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return is_balanced_opt_helper(r)
return is_balanced_opt_helper(root)
def is_balanced_opt_helper(root: TreeNode) -> bool:
def check(node):
if not node:
return 0
left = check(node.left)
if left == -1: return -1
right = check(node.right)
if right == -1: return -1
if abs(left - right) > 1: return -1
return 1 + max(left, right)
return check(root) != -1Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def is_balanced_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return is_balanced_brute_helper(r)
return is_balanced_brute_helper(root)
def is_balanced_brute_helper(root: TreeNode) -> bool:
if not root:
return True
def height(node):
if not node: return 0
return 1 + max(height(node.left), height(node.right))
left_h = height(root.left)
right_h = height(root.right)
return abs(left_h - right_h) <= 1 and is_balanced_brute_helper(root.left) and is_balanced_brute_helper(root.right)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des arbres standard s'appliquent.
Questions connexes
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