What is the best way to solve Count Good Nodes In Binary Tree?

The optimized O(1) approach using Trees patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰중간

이진 트리에서 양호한 노드 계산

'이진 트리에서 양호한 노드 계산' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

중간

이진 트리 루트가 주어지면 루트에서 X까지의 경로에 X보다 큰 값을 가진 노드가 없으면 트리의 노드 X는 good으로 명명됩니다.

이진 트리의 양호한 노드 수를 반환합니다.

트리는 레벨 순서 목록으로 표시됩니다. goodNodes(root: list) -> int 함수를 구현하세요.

제약

•The number of nodes in the binary tree is in the range [1, 100000]
•-10000 <= Node.val <= 10000

예

Example 1

Input

[3,1,4,3,None,1,5]

Output

Explanation

Root 3 is always good. Node 4 (3<=4, good). Node 3 under node 1 (3<=3, good). Node 5 (3<=4<=5, good). Node 1 is not good (3>1). Node 1 under 4 is not good (4>1). Total: 4 good nodes.

Example 2

Input

[3,3,None,4,2]

Output

Explanation

Root 3 is good. Node 3 (left child, 3<=3, good). Node 4 (3<=3<=4, good). Node 2 is not good (3>2). Total: 3.

Example 3

Input

[1]

Output

Explanation

The root is always a good node.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 트리 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
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인터뷰 통찰력 및 변형

Trees 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(1)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

def good_nodes_opt(root):
    if isinstance(root, list):
        r = build_tree(root)
        return good_nodes_opt_helper(r)
    return good_nodes_opt_helper(root)

def good_nodes_opt_helper(root: TreeNode) -> int:
    def dfs(node, max_val):
        if not node:
            return 0
        res = 1 if node.val >= max_val else 0
        max_val = max(max_val, node.val)
        res += dfs(node.left, max_val)
        res += dfs(node.right, max_val)
        return res
    return dfs(root, float('-inf'))

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def good_nodes_brute(root):
    if isinstance(root, list):
        r = build_tree(root)
        return good_nodes_brute_helper(r)
    return good_nodes_brute_helper(root)

def good_nodes_brute_helper(root: TreeNode) -> int:
    def dfs(node, path):
        if not node: return 0
        is_good = 1 if all(x <= node.val for x in path) else 0
        path.append(node.val)
        left = dfs(node.left, path)
        right = dfs(node.right, path)
        path.pop()
        return is_good + left + right
    return dfs(root, [])