Traversée de l'ordre au niveau de l'arbre binaire
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Binary Tree Level Order Traversal'.
1. Apprendre
Le problème « Binary Tree Level Order Traversal » 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 la traversée des ordres au niveau de l'arbre binaire.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la traversée de l'ordre au niveau de l'arbre binaire.
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 la racine d'un arbre binaire, renvoie le parcours par ordre de niveau des valeurs de ses nœuds. (c'est-à-dire de gauche à droite, niveau par niveau).
L'arborescence est représentée sous la forme d'une liste par ordre de niveaux. Implémentez une fonction levelOrder(root: list) -> list qui renvoie une liste de listes, où chaque liste interne contient les valeurs à ce niveau.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 2000]
- •-1000 <= Node.val <= 1000
Exemples
[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
- 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 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 resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés du problème des arbres standard s'appliquent.
Questions connexes
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