Construir árvore binária
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Construct Binary Tree'.
1. Aprenda
O problema de 'Construir 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 Construir Árvore Binária.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a declaração do problema para Construir 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
Dadas duas matrizes de números inteiros, pré-ordem e inordem, onde pré-ordem é a travessia de pré-ordem de uma árvore binária e inorder é a travessia de ordem inordial da mesma árvore, construa e retorne a árvore binária.
A árvore deve ser retornada como uma lista de ordem de nível. Implemente uma função buildTree(preorder: list, inorder: list) -> list.
- •1 <= preorder.length <= 3000
- •inorder.length == preorder.length
- •-3000 <= preorder[i], inorder[i] <= 3000
- •preorder and inorder consist of unique values
- •Each value of inorder also appears in preorder
- •preorder is guaranteed to be the preorder traversal of the tree
- •inorder is guaranteed to be the inorder traversal of the tree
Exemplos
[3,9,20,15,7], [9,3,15,20,7]
[3,9,20,None,None,15,7]
Preorder: root is 3. In inorder, 9 is to the left of 3 (left subtree) and [15,20,7] is to the right (right subtree). Recursively build: left subtree is just [9], right subtree has root 20 with children 15 and 7.
[-1], [-1]
[-1]
Single node tree.
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 build_tree_opt(preorder, inorder):
if isinstance(preorder, list):
r = build_tree_opt_helper(preorder, inorder)
return tree_to_list(r)
return build_tree_opt_helper(preorder, inorder)
def build_tree_opt_helper(preorder: list, inorder: list) -> TreeNode:
if not preorder or not inorder:
return None
root_val = preorder[0]
root = TreeNode(root_val)
mid = inorder.index(root_val)
root.left = build_tree_opt_helper(preorder[1:mid+1], inorder[:mid])
root.right = build_tree_opt_helper(preorder[mid+1:], inorder[mid+1:])
return rootCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def build_tree_brute(preorder, inorder):
if isinstance(preorder, list):
r = build_tree_brute_helper(preorder, inorder)
return tree_to_list(r)
return build_tree_brute_helper(preorder, inorder)
def build_tree_brute_helper(preorder: list, inorder: list) -> TreeNode:
if not preorder or not inorder: return None
root = TreeNode(preorder[0])
mid = inorder.index(preorder[0])
root.left = build_tree_brute_helper(preorder[1:mid+1], inorder[:mid])
root.right = build_tree_brute_helper(preorder[mid+1:], inorder[mid+1:])
return rootAlgorithm 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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