What is the best way to solve Tree Traversals?

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

DSA 섹션중간

트리 순회

'트리 순회' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

중간

이진 트리 tree_arr의 배열 표현을 취하고 트리의 [inorder, preorder, postorder] 순회를 포함하는 목록 목록을 반환하는 함수 get_tree_traversals(tree_arr)을 작성하세요.

제약

•0 <= len(tree_arr) <= 1000

예

Example 1

Input

tree_arr = [1, None, 2, None, None, 3]

Output

[[1, 3, 2], [1, 2, 3], [3, 2, 1]]

Explanation

Inorder traversal visits left-root-right: [1, 3, 2]. Preorder visits root-left-right: [1, 2, 3]. Postorder visits left-right-root: [3, 2, 1].

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 트리 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

편집기에서 열기

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(n)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

def tree_traversals_opt(arr: list):
    if not arr: return [], [], []
    root = build_tree(arr)
    pre, ino, post = [], [], []
    def traverse(node):
        if not node: return
        pre.append(node.val)
        traverse(node.left)
        ino.append(node.val)
        traverse(node.right)
        post.append(node.val)
    traverse(root)
    return pre, ino, post

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def tree_traversals_brute(arr: list):
    if not arr: return [], [], []
    root = build_tree(arr)
    pre, ino, post = [], [], []
    def traverse(node):
        if not node: return
        pre.append(node.val)
        traverse(node.left)
        ino.append(node.val)
        traverse(node.right)
        post.append(node.val)
    traverse(root)
    return pre, ino, post