Vue du côté droit de l'arbre binaire
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Binary Tree Right Side View ».
1. Apprendre
Le problème « Vue latérale droite de l'arbre binaire » 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 vue latérale droite de l'arborescence binaire.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la vue latérale droite de l'arborescence 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, imaginez-vous debout sur le côté droit de celui-ci, renvoyez les valeurs des nœuds que vous pouvez voir classés de haut en bas.
L'arborescence est représentée sous la forme d'une liste par ordre de niveaux. Implémentez une fonction rightSideView(root: list) -> list.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 100]
- •-100 <= Node.val <= 100
Exemples
[1,2,3,None,5,None,4]
[1,3,4]
From the right side: at level 0 you see 1, at level 1 you see 3, at level 2 you see 4.
[1,None,3]
[1,3]
From the right side: at level 0 you see 1, at level 1 you see 3.
[]
[]
Empty tree, nothing to see.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
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 right_side_view_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return right_side_view_opt_helper(r)
return right_side_view_opt_helper(root)
def right_side_view_opt_helper(root: TreeNode) -> list:
res = []
def dfs(node, depth):
if not node:
return
if depth == len(res):
res.append(node.val)
dfs(node.right, depth + 1)
dfs(node.left, depth + 1)
dfs(root, 0)
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def right_side_view_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return right_side_view_brute_helper(r)
return right_side_view_brute_helper(root)
def right_side_view_brute_helper(root: TreeNode) -> list:
if not root: return []
res = []
queue = [root]
while queue:
level_len = len(queue)
for i in range(level_len):
curr = queue.pop(0)
if i == level_len - 1:
res.append(curr.val)
if curr.left: queue.append(curr.left)
if curr.right: queue.append(curr.right)
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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