Costruisci un albero binario
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Costruisci albero binario".
1. Impara
Il problema "Costruire un albero binario" è una sfida chiave nella sezione Alberi.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello medio in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Costruisci albero binario.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Construct Binary Tree.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Dati due array di interi preorder e inorder dove preorder è l'attraversamento in preordine di un albero binario e inorder è l'attraversamento in ordine dello stesso albero, costruire e restituire l'albero binario.
L'albero deve essere restituito come elenco in ordine di livello. Implementa una funzione 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
Esempi
[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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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 rootCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema degli alberi standard.
Domande correlate
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