Profondeur maximale de l'arbre binaire
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Profondeur maximale de l'arbre binaire ».
1. Apprendre
Le problème de la « profondeur maximale de l'arbre binaire » est un défi clé dans la section Arbres.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau dur 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 profondeur maximale de l'arbre binaire.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la profondeur maximale 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 sa profondeur maximale.
La profondeur maximale d'un arbre binaire est le nombre de nœuds le long du chemin le plus long depuis le nœud racine jusqu'au nœud feuille le plus éloigné.
L'arborescence est représentée sous la forme d'une liste par ordre de niveaux où Aucun représente un nœud manquant. Implémentez une fonction maxDepth(root: list) -> int.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 10000]
- •-100 <= Node.val <= 100
Exemples
[3,9,20,None,None,15,7]
3
The tree has 3 levels: root [3], second level [9,20], third level [15,7]. The longest path is 3->20->15 or 3->20->7, both of depth 3.
[1,None,2]
2
The tree has root 1 with only a right child 2. Depth is 2.
[]
0
An empty tree has depth 0.
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 max_depth_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return max_depth_opt_helper(r)
return max_depth_opt_helper(root)
def max_depth_opt_helper(root: TreeNode) -> int:
if not root:
return 0
return 1 + max(max_depth_opt_helper(root.left), max_depth_opt_helper(root.right))Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def max_depth_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return max_depth_brute_helper(r)
return max_depth_brute_helper(root)
def max_depth_brute_helper(root: TreeNode) -> int:
if not root:
return 0
queue = [root]
depth = 0
while queue:
depth += 1
level_size = len(queue)
for _ in range(level_size):
curr = queue.pop(0)
if curr.left: queue.append(curr.left)
if curr.right: queue.append(curr.right)
return depthAlgorithm 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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