Inverser l'arbre binaire
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Inverser l'arbre binaire ».
1. Apprendre
Le problème « Inverser 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 Inverser l'arbre binaire.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Inverser 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, inversez l'arbre et renvoyez sa racine.
Inverser un arbre binaire signifie échanger les enfants gauche et droit de chaque nœud de l'arborescence.
L'arborescence est représentée sous la forme d'une liste par ordre de niveaux où Aucun représente un nœud manquant. Implémentez une fonction invertTree(root: list) -> list qui renvoie l'arbre inversé par ordre de niveau.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 100]
- •-100 <= Node.val <= 100
Exemples
[4,2,7,1,3,6,9]
[4,7,2,9,6,3,1]
The root stays 4. Its children swap: left becomes 7, right becomes 2. Their children also swap recursively.
[2,1,3]
[2,3,1]
The root stays 2. Left child 1 and right child 3 are swapped.
[]
[]
An empty tree inverted is still empty.
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 invert_tree_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
res = invert_tree_opt_helper(r)
return tree_to_list(res)
return invert_tree_opt_helper(root)
def invert_tree_opt_helper(root: TreeNode) -> TreeNode:
if not root:
return None
root.left, root.right = invert_tree_opt_helper(root.right), invert_tree_opt_helper(root.left)
return rootCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def invert_tree_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
res = invert_tree_brute_helper(r)
return tree_to_list(res)
return invert_tree_brute_helper(root)
def invert_tree_brute_helper(root: TreeNode) -> TreeNode:
if not root:
return None
queue = [root]
while queue:
curr = queue.pop(0)
curr.left, curr.right = curr.right, curr.left
if curr.left: queue.append(curr.left)
if curr.right: queue.append(curr.right)
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.
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