Inverter árvore binária
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Inverter árvore binária'.
1. Aprenda
O problema da 'árvore binária invertida' 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 Invert Binary Tree.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a declaração do problema para Invert Binary Tree.
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, inverta a árvore e retorne sua raiz.
Inverter uma árvore binária significa trocar os filhos esquerdo e direito de cada nó da árvore.
A árvore é representada como uma lista de ordem de nível onde Nenhum representa um nó ausente. Implemente uma função invertTree(root: list) -> list que retorna a árvore invertida em ordem de nível.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 100]
- •-100 <= Node.val <= 100
Exemplos
[4,2,7,1,3,6,9]
[4,7,2,9,6,3,1]
The root stays 4. Its children swap: left becomes 7, right becomes 2. Their children also swap recursively.
[2,1,3]
[2,3,1]
The root stays 2. Left child 1 and right child 3 are swapped.
[]
[]
An empty tree inverted is still empty.
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 invert_tree_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
res = invert_tree_opt_helper(r)
return tree_to_list(res)
return invert_tree_opt_helper(root)
def invert_tree_opt_helper(root: TreeNode) -> TreeNode:
if not root:
return None
root.left, root.right = invert_tree_opt_helper(root.right), invert_tree_opt_helper(root.left)
return rootCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def invert_tree_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
res = invert_tree_brute_helper(r)
return tree_to_list(res)
return invert_tree_brute_helper(root)
def invert_tree_brute_helper(root: TreeNode) -> TreeNode:
if not root:
return None
queue = [root]
while queue:
curr = queue.pop(0)
curr.left, curr.right = curr.right, curr.left
if curr.left: queue.append(curr.left)
if curr.right: queue.append(curr.right)
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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