Travessia de pedido em nível de árvore binária
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Binary Tree Level Order Traversal'.
1. Aprenda
O problema de 'Traversal de ordem em nível de árvore binária' é um desafio importante na seção Árvores.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível médio em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para travessia de pedido em nível de árvore binária.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a declaração do problema para Travessia de ordem em nível de árvore binária.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Dada a raiz de uma árvore binária, retorne a passagem da ordem de nível dos valores de seus nós. (ou seja, da esquerda para a direita, nível por nível).
A árvore é representada como uma lista de ordem de nível. Implemente uma função levelOrder(root: list) -> list que retorna uma lista de listas, onde cada lista interna contém os valores nesse nível.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 2000]
- •-1000 <= Node.val <= 1000
Exemplos
[3,9,20,None,None,15,7]
[[3],[9,20],[15,7]]
Level 0: [3]. Level 1: [9,20]. Level 2: [15,7].
[1]
[[1]]
Only one node at level 0.
[]
[]
Empty tree has no levels.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
def level_order_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return level_order_opt_helper(r)
return level_order_opt_helper(root)
def level_order_opt_helper(root: TreeNode) -> list:
if not root:
return []
res = []
queue = [root]
while queue:
level = []
for _ in range(len(queue)):
curr = queue.pop(0)
level.append(curr.val)
if curr.left: queue.append(curr.left)
if curr.right: queue.append(curr.right)
res.append(level)
return resCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def level_order_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return level_order_brute_helper(r)
return level_order_brute_helper(root)
def level_order_brute_helper(root: TreeNode) -> list:
if not root: return []
res = []
queue = [(root, 0)]
while queue:
node, level = queue.pop(0)
if len(res) == level:
res.append([])
res[level].append(node.val)
if node.left: queue.append((node.left, level + 1))
if node.right: queue.append((node.right, level + 1))
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Propriedades de problemas de árvores padrão se aplicam.
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