Inverti albero binario
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema 'Inverti albero binario'.
1. Impara
Il problema "Inverti 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 Inverti albero binario.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Invert 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
Data la radice di un albero binario, invertiamo l'albero e ne restituiamo la radice.
Invertire un albero binario significa scambiare i figli sinistro e destro di ogni nodo dell'albero.
L'albero è rappresentato come un elenco in ordine di livello dove Nessuno rappresenta un nodo mancante. Implementa una funzione invertTree(root: list) -> list che restituisce l'albero invertito in ordine di livello.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 100]
- •-100 <= Node.val <= 100
Esempi
[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
- 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 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 rootCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema degli alberi standard.
Domande correlate
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