AVL Tree
Detailed guide and Python implementation for the 'AVL Tree' problem.
1. Узнать
The 'AVL Tree' problem is a key challenge in the Trees section.
This implementation focuses on medium-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for AVL Tree.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for AVL Tree carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода к деревьям. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются свойства задачи «Стандартные деревья». ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для деревьев, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Б-дерево ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «B-дерева». ---ПИСЕП--- Напишите функцию __PYCODE_0__, которая проверяет допустимость свойств узла структуры B-дерева. В частности, верните __PYCODE_1__, если все конечные узлы находятся на одинаковой глубине и каждый узел (кроме корневого) имеет ключи от __PYCODE_2__ до __PYCODE_3__, где __PYCODE_4__ — это минимальная степень. Формат ввода: __PYCODE_5__ сопоставление идентификатора узла со списком ключей, __PYCODE_6__ сопоставление идентификатора узла со списком дочерних идентификаторов и минимальная степень __PYCODE_7__. ---ПИСЕП--- Раздел ДСА ---ПИСЕП--- Деревья ---ПИСЕП--- Проблема «B-дерева» является ключевой проблемой в разделе «Деревья». ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике среднего уровня в __PYTERM_0__. ---ПИСЕП--- В предоставляемых нами решениях мы уделяем приоритетное внимание технической точности и читаемости кода. ---ПИСЕП--- Алгоритмическая инженерия ---ПИСЕП--- Соревновательное программирование ---ПИСЕП--- Технические оценки ---ПИСЕП--- Визуализация логического потока для B-дерева. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи для B Tree. ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс. ---ПИСЕП--- Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода к деревьям. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются свойства задачи «Стандартные деревья». ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для деревьев, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Обход дерева ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для задачи «Обход дерева». ---ПИСЕП--- Напишите функцию __PYCODE_0__, которая принимает представление массива двоичного дерева __PYCODE_1__ и возвращает список списков, содержащих обходы __PYCODE_2__ дерева. ---ПИСЕП--- Раздел ДСА ---ПИСЕП--- Деревья ---ПИСЕП--- Проблема «Обхода деревьев» — ключевая задача в разделе «Деревья». ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике среднего уровня в __PYTERM_0__. ---ПИСЕП--- В предоставляемых нами решениях мы уделяем приоритетное внимание технической точности и читаемости кода.
Постановка задачи
Write a function is_avl_balanced(tree_arr) that takes an array representation of a binary tree tree_arr and returns True if the tree is height-balanced (for every node, the height of its left and right subtrees differs by at most 1) and is a valid BST, or False otherwise.
- •0 <= len(tree_arr) <= 1000
Примеры
tree_arr = [3, 9, 20, None, None, 15, 7]
True
The tree is a valid BST and the depth difference of left/right subtrees of all nodes is at most 1.
tree_arr = [1, 2, None, 3, None, None, None, 4]
False
The tree is unbalanced because leaf node 4 is at depth 4 while right subtree of node 1 is empty.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
Готовы решить?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Интервью: идеи и вариации
Разбивка анализа сложности
Почему время: Directly evaluates all possibilities.
Почему космос: Uses standard local memory.
Почему время: Optimized paths reduce total operations.
Почему космос: May trade memory for speed.
Оптимизированный код Python для решения
Оптимизированный код Python для решения
def create_avl_tree_opt(arr: list) -> list:
class AVLTreeNode:
def __init__(self, val=0):
self.val = val
self.left = None
self.right = None
self.height = 1
def get_height(node):
return node.height if node else 0
def get_balance(node):
return get_height(node.left) - get_height(node.right) if node else 0
def rotate_right(y):
x = y.left
T2 = x.right
x.right = y
y.left = T2
y.height = 1 + max(get_height(y.left), get_height(y.right))
x.height = 1 + max(get_height(x.left), get_height(x.right))
return x
def rotate_left(x):
y = x.right
T2 = y.left
y.left = x
x.right = T2
x.height = 1 + max(get_height(x.left), get_height(x.right))
y.height = 1 + max(get_height(y.left), get_height(y.right))
return y
def insert(node, val):
if not node:
return AVLTreeNode(val)
if val < node.val:
node.left = insert(node.left, val)
else:
node.right = insert(node.right, val)
node.height = 1 + max(get_height(node.left), get_height(node.right))
balance = get_balance(node)
# Left Left
if balance > 1 and val < node.left.val:
return rotate_right(node)
# Right Right
if balance < -1 and val > node.right.val:
return rotate_left(node)
# Left Right
if balance > 1 and val > node.left.val:
node.left = rotate_left(node.left)
return rotate_right(node)
# Right Left
if balance < -1 and val < node.right.val:
node.right = rotate_right(node.right)
return rotate_left(node)
return node
if not arr: return []
root = None
for val in arr:
root = insert(root, val)
# Serialize level-order
res = []
queue = [root]
while queue:
curr = queue.pop(0)
if curr:
res.append(curr.val)
queue.append(curr.left)
queue.append(curr.right)
else:
res.append(None)
while res and res[-1] is None:
res.pop()
return resКод грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
def create_avl_tree_brute(arr: list) -> list:
# Standard AVL tree insertion with rotations, returns level order list
class AVLTreeNode:
def __init__(self, val=0):
self.val = val
self.left = None
self.right = None
self.height = 1
def get_height(node):
return node.height if node else 0
def get_balance(node):
return get_height(node.left) - get_height(node.right) if node else 0
def rotate_right(y):
x = y.left
T2 = x.right
x.right = y
y.left = T2
y.height = 1 + max(get_height(y.left), get_height(y.right))
x.height = 1 + max(get_height(x.left), get_height(x.right))
return x
def rotate_left(x):
y = x.right
T2 = y.left
y.left = x
x.right = T2
x.height = 1 + max(get_height(x.left), get_height(x.right))
y.height = 1 + max(get_height(y.left), get_height(y.right))
return y
def insert(node, val):
if not node:
return AVLTreeNode(val)
if val < node.val:
node.left = insert(node.left, val)
else:
node.right = insert(node.right, val)
node.height = 1 + max(get_height(node.left), get_height(node.right))
balance = get_balance(node)
if balance > 1 and val < node.left.val:
return rotate_right(node)
if balance < -1 and val > node.right.val:
return rotate_left(node)
if balance > 1 and val > node.left.val:
node.left = rotate_left(node.left)
return rotate_right(node)
if balance < -1 and val < node.right.val:
node.right = rotate_right(node.right)
return rotate_left(node)
return node
if not arr: return []
root = None
for val in arr:
root = insert(root, val)
return tree_to_list(root)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Trees problem properties apply.
Связанные вопросы
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Рекомендуемые ресурсы Python
Расширьте свои знания с помощью соответствующих интерактивных руководств, шпаргалок и сравнений кода.
Циклы Python
Узнайте, как использовать циклы Python для перебора данных. Освойте циклы for, while, прерывание, продолжение и лучшие практики работы с циклами с помощью интерактивных примеров.
Как отсортировать список в Python
Узнайте, как сортировать список в Python с помощью метода sort() и функции sorted(). Ознакомьтесь с примерами пользовательской сортировки ключей и обратного порядка.
Шпаргалка по строковым методам Python
Полное справочное руководство по манипулированию строками в Python. Мастер форматирования, поиска, разделения, замены и проверки свойств строк.
Python против JavaScript: какой язык программирования лучше?
Всестороннее сравнение Python и JavaScript. Изучите синтаксические различия, производительность, варианты использования (серверная и клиентская части) и примеры кодирования.