Compter les bons nœuds dans l'arbre binaire
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Compter les bons nœuds dans l'arbre binaire ».
1. Apprendre
Le problème « Compter les bons nœuds dans 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 compter les bons nœuds dans l'arborescence binaire.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Count Good Nodes In 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 une racine d'arbre binaire, un nœud X dans l'arbre est nommé bon si dans le chemin de la racine à X il n'y a aucun nœud avec une valeur supérieure à X.
Renvoie le nombre de bons nœuds dans l'arbre binaire.
L'arborescence est représentée sous la forme d'une liste par ordre de niveaux. Implémentez une fonction goodNodes(root: list) -> int.
- •The number of nodes in the binary tree is in the range [1, 100000]
- •-10000 <= Node.val <= 10000
Exemples
[3,1,4,3,None,1,5]
4
Root 3 is always good. Node 4 (3<=4, good). Node 3 under node 1 (3<=3, good). Node 5 (3<=4<=5, good). Node 1 is not good (3>1). Node 1 under 4 is not good (4>1). Total: 4 good nodes.
[3,3,None,4,2]
3
Root 3 is good. Node 3 (left child, 3<=3, good). Node 4 (3<=3<=4, good). Node 2 is not good (3>2). Total: 3.
[1]
1
The root is always a good node.
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 good_nodes_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return good_nodes_opt_helper(r)
return good_nodes_opt_helper(root)
def good_nodes_opt_helper(root: TreeNode) -> int:
def dfs(node, max_val):
if not node:
return 0
res = 1 if node.val >= max_val else 0
max_val = max(max_val, node.val)
res += dfs(node.left, max_val)
res += dfs(node.right, max_val)
return res
return dfs(root, float('-inf'))Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def good_nodes_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return good_nodes_brute_helper(r)
return good_nodes_brute_helper(root)
def good_nodes_brute_helper(root: TreeNode) -> int:
def dfs(node, path):
if not node: return 0
is_good = 1 if all(x <= node.val for x in path) else 0
path.append(node.val)
left = dfs(node.left, path)
right = dfs(node.right, path)
path.pop()
return is_good + left + right
return dfs(root, [])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.
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