反转二叉树
“反转二叉树”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“反转二叉树”问题是树部分的一个关键挑战。
此实现重点关注 Python 中的中级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化反转二叉树的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读反转二叉树的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定二叉树的根，反转树并返回其根。
反转二叉树意味着交换树中每个节点的左子节点和右子节点。
该树表示为一个级别顺序列表，其中 None 表示缺失节点。实现一个函数 invertTree(root: list) -> list ，它按级别顺序返回倒排树。
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 100]
- •-100 <= Node.val <= 100
示例
[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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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 root暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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