Balanced Binary Tree
Detailed guide and Python implementation for the 'Balanced Binary Tree' problem.
1. Узнать
The 'Balanced Binary 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 Balanced Binary Tree.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Balanced Binary 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--- То же двоичное дерево ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «того же двоичного дерева». ---ПИСЕП--- Учитывая корни двух двоичных деревьев p и q, напишите функцию, проверяющую, совпадают они или нет. Два двоичных дерева считаются одинаковыми, если они структурно идентичны и узлы имеют одинаковое значение. Деревья представлены в виде списков поуровневого порядка. Реализуйте функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Деревья ---ПИСЕП--- Проблема «Одно и то же двоичное дерево» — ключевая задача раздела «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 того же двоичного дерева. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте постановку задачи для одного и того же двоичного дерева. ---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--- Поддерево другого дерева ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «Поддерево другого дерева». ---ПИСЕП--- Учитывая корни двух двоичных деревьев root и subRoot, верните true, если существует корневое поддерево с той же структурой и значениями узлов subRoot, и false в противном случае. Поддерево двоичного дерева — это дерево, состоящее из узла дерева и всех его потомков. Дерево-дерево также можно рассматривать как поддерево самого себя. Деревья представлены в виде списков поуровневого порядка. Реализуйте функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Деревья ---ПИСЕП--- Задача «Поддерево другого дерева» — ключевая задача раздела «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
Given a binary tree, determine if it is height-balanced.
A height-balanced binary tree is a binary tree in which the depth of the two subtrees of every node never differs by more than one.
The tree is represented as a level-order list. Implement a function isBalanced(root: list) -> bool.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 5000]
- •-10000 <= Node.val <= 10000
Примеры
[3,9,20,None,None,15,7]
True
The left subtree (rooted at 9) has depth 1, and the right subtree (rooted at 20) has depth 2. The difference is 1, so the tree is balanced.
[1,2,2,3,3,None,None,4,4]
False
The left subtree has depth 3 while the right subtree has depth 1. The difference is 2, so the tree is not balanced.
[]
True
An empty tree is considered balanced.
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 is_balanced_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return is_balanced_opt_helper(r)
return is_balanced_opt_helper(root)
def is_balanced_opt_helper(root: TreeNode) -> bool:
def check(node):
if not node:
return 0
left = check(node.left)
if left == -1: return -1
right = check(node.right)
if right == -1: return -1
if abs(left - right) > 1: return -1
return 1 + max(left, right)
return check(root) != -1Код грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
def is_balanced_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return is_balanced_brute_helper(r)
return is_balanced_brute_helper(root)
def is_balanced_brute_helper(root: TreeNode) -> bool:
if not root:
return True
def height(node):
if not node: return 0
return 1 + max(height(node.left), height(node.right))
left_h = height(root.left)
right_h = height(root.right)
return abs(left_h - right_h) <= 1 and is_balanced_brute_helper(root.left) and is_balanced_brute_helper(root.right)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.