Construire un arbre binaire
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Construire un arbre binaire ».
1. Apprendre
Le problème « Construire un 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 construire un arbre binaire.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Construct Binary Tree.
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 deux tableaux d'entiers preorder et inorder où preorder est le parcours en pré-ordre d'un arbre binaire et inorder est le parcours en ordre du même arbre, construisez et renvoyez l'arbre binaire.
L'arbre doit être renvoyé sous forme de liste par ordre de niveau. Implémentez une fonction buildTree(preorder: list, inorder: list) -> list.
- •1 <= preorder.length <= 3000
- •inorder.length == preorder.length
- •-3000 <= preorder[i], inorder[i] <= 3000
- •preorder and inorder consist of unique values
- •Each value of inorder also appears in preorder
- •preorder is guaranteed to be the preorder traversal of the tree
- •inorder is guaranteed to be the inorder traversal of the tree
Exemples
[3,9,20,15,7], [9,3,15,20,7]
[3,9,20,None,None,15,7]
Preorder: root is 3. In inorder, 9 is to the left of 3 (left subtree) and [15,20,7] is to the right (right subtree). Recursively build: left subtree is just [9], right subtree has root 20 with children 15 and 7.
[-1], [-1]
[-1]
Single node tree.
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 build_tree_opt(preorder, inorder):
if isinstance(preorder, list):
r = build_tree_opt_helper(preorder, inorder)
return tree_to_list(r)
return build_tree_opt_helper(preorder, inorder)
def build_tree_opt_helper(preorder: list, inorder: list) -> TreeNode:
if not preorder or not inorder:
return None
root_val = preorder[0]
root = TreeNode(root_val)
mid = inorder.index(root_val)
root.left = build_tree_opt_helper(preorder[1:mid+1], inorder[:mid])
root.right = build_tree_opt_helper(preorder[mid+1:], inorder[mid+1:])
return rootCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def build_tree_brute(preorder, inorder):
if isinstance(preorder, list):
r = build_tree_brute_helper(preorder, inorder)
return tree_to_list(r)
return build_tree_brute_helper(preorder, inorder)
def build_tree_brute_helper(preorder: list, inorder: list) -> TreeNode:
if not preorder or not inorder: return None
root = TreeNode(preorder[0])
mid = inorder.index(preorder[0])
root.left = build_tree_brute_helper(preorder[1:mid+1], inorder[:mid])
root.right = build_tree_brute_helper(preorder[mid+1:], inorder[mid+1:])
return rootAlgorithm 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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