Binary Tree Right Side View
Detailed guide and Python implementation for the 'Binary Tree Right Side View' problem.
1. 学ぶ
The 'Binary Tree Right Side View' problem is a key challenge in the Trees section.
This implementation focuses on medium-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Binary Tree Right Side View.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Binary Tree Right Side View carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- Trees アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準ツリーの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Trees 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- バイナリ ツリー内の適切なノードを数える ---パイセップ--- 「バイナリ ツリー内の適切なノードの数」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- バイナリ ツリー ルートを指定すると、ルートから X へのパスに X より大きい値を持つノードがない場合、ツリー内のノード X は Good と名付けられます。 バイナリ ツリー内の正常なノードの数を返します。 ツリーはレベル順のリストとして表されます。関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 木々 ---パイセップ--- 「バイナリ ツリー内の適切なノードを数える」問題は、ツリー セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- バイナリ ツリーで良好なノードをカウントするためのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Count Good Nodes In Binary Treeの問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- Trees アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準ツリーの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Trees 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- BSTの検証 ---パイセップ--- 「BST の検証」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 二分木のルートを指定して、それが有効な二分探索木 (BST) であるかどうかを判断します。 有効な BST は次のように定義されます。 - ノードの左側のサブツリーには、ノードのキーより厳密に小さいキーを持つノードのみが含まれます。 - ノードの右側のサブツリーには、ノードのキーより厳密に大きいキーを持つノードのみが含まれます。 - 左右のサブツリーも両方とも二分探索ツリーである必要があります。 ツリーはレベル順のリストとして表されます。関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 木々 ---パイセップ--- 「BST の検証」問題は、ツリー セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
Given the root of a binary tree, imagine yourself standing on the right side of it, return the values of the nodes you can see ordered from top to bottom.
The tree is represented as a level-order list. Implement a function rightSideView(root: list) -> list.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 100]
- •-100 <= Node.val <= 100
例
[1,2,3,None,5,None,4]
[1,3,4]
From the right side: at level 0 you see 1, at level 1 you see 3, at level 2 you see 4.
[1,None,3]
[1,3]
From the right side: at level 0 you see 1, at level 1 you see 3.
[]
[]
Empty tree, nothing to see.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def right_side_view_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return right_side_view_opt_helper(r)
return right_side_view_opt_helper(root)
def right_side_view_opt_helper(root: TreeNode) -> list:
res = []
def dfs(node, depth):
if not node:
return
if depth == len(res):
res.append(node.val)
dfs(node.right, depth + 1)
dfs(node.left, depth + 1)
dfs(root, 0)
return resブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def right_side_view_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return right_side_view_brute_helper(r)
return right_side_view_brute_helper(root)
def right_side_view_brute_helper(root: TreeNode) -> list:
if not root: return []
res = []
queue = [root]
while queue:
level_len = len(queue)
for i in range(level_len):
curr = queue.pop(0)
if i == level_len - 1:
res.append(curr.val)
if curr.left: queue.append(curr.left)
if curr.right: queue.append(curr.right)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Trees problem properties apply.
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