读完本文,你不仅学会了算法套路,还能够顺便去 LeetCode 上拿下如下题目:
652. 寻找反复的子树
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接前文 手把手带你刷二叉树(第一期)和 手把手带你刷二叉树(第二期),本文持续来刷二叉树。
从前两篇文章的浏览量来看,大家还是可能通过二叉树学习到 框架思维 的。但还是有不少读者有一些问题,比方 如何判断咱们应该用前序还是中序还是后序遍历的框架?
那么本文就针对这个问题,不贪多,给你掰开揉碎只讲一道题。还是那句话,依据题意,思考一个二叉树节点须要做什么,到底用什么遍历程序就分明了。
看题,这是力扣第 652 题「寻找重复子树」:
函数签名如下:
List<TreeNode> findDuplicateSubtrees(TreeNode root);
我来简略解释下题目,输出是一棵二叉树的根节点 root
,返回的是一个列表,外面装着若干个二叉树节点,这些节点对应的子树在原二叉树中是存在反复的。
说起来比拟绕,举例来说,比方输出如下的二叉树:
首先,节点 4 自身能够作为一棵子树,且二叉树中有多个节点 4:
相似的,还存在两棵以 2 为根的重复子树:
那么,咱们返回的 List
中就应该有两个 TreeNode
,值别离为 4 和 2(具体是哪个节点都无所谓)。
这题咋做呢?还是老套路,先思考,对于某一个节点,它应该做什么。
比如说,你站在图中这个节点 2 上:
如果你想晓得以本人为根的子树是不是反复的,是否应该被退出后果列表中,你须要晓得什么信息?
你须要晓得以下两点:
1、以我为根的这棵二叉树(子树)长啥样?
2、以其余节点为根的子树都长啥样?
这就叫知己知彼嘛,我得晓得本人长啥样,还得晓得他人长啥样,而后能力晓得有没有人跟我反复,对不对?
好,那咱们一个一个来看,先来思考,我如何能力晓得以本人为根的二叉树长啥样?
其实看到这个问题,就能够判断本题要应用「后序遍历」框架来解决:
void traverse(TreeNode root) {traverse(root.left);
traverse(root.right);
/* 解法代码的地位 */
}
为什么?很简略呀,我要晓得以本人为根的子树长啥样,是不是得先晓得我的左右子树长啥样,再加上本人,就形成了整棵子树的样子?
如果你还绕不过去,我再来举个非常简单的例子:计算一棵二叉树有多少个节点。这个代码应该会写吧:
int count(TreeNode root) {if (root == null) {return 0;}
// 先算出左右子树有多少节点
int left = count(root.left);
int right = count(root.right);
/* 后序遍历代码地位 */
// 加上本人,就是整棵二叉树的节点数
int res = left + right + 1;
return res;
}
这不就是规范的后序遍历框架嘛,和咱们本题在实质上没啥区别对吧。
当初,明确了要用后序遍历,那应该怎么形容一棵二叉树的模样呢?咱们前文 序列化和反序列化二叉树 其实写过了,二叉树的前序 / 中序 / 后序遍历后果能够形容二叉树的构造。
所以,咱们能够通过拼接字符串的形式把二叉树序列化,看下代码:
String traverse(TreeNode root) {
// 对于空节点,能够用一个特殊字符示意
if (root == null) {return "#";}
// 将左右子树序列化成字符串
String left = traverse(root.left);
String right = traverse(root.right);
/* 后序遍历代码地位 */
// 左右子树加上本人,就是以本人为根的二叉树序列化后果
String subTree = left + "," + right + "," + root.val;
return subTree;
}
咱们用非数字的非凡符 #
示意空指针,并且用字符 ,
分隔每个二叉树节点值,这属于序列化二叉树的套路了,不多说。
留神咱们 subTree
是依照左子树、右子树、根节点这样的程序拼接字符串,也就是后序遍历程序。你齐全能够依照前序或者中序的程序拼接字符串,因为这里只是为了形容一棵二叉树的样子,什么程序不重要。
这样,咱们第一个问题就解决了,对于每个节点,递归函数中的 subTree
变量就能够形容以该节点为根的二叉树。
当初咱们解决第二个问题,我晓得了本人长啥样,怎么晓得他人长啥样?这样我能力晓得有没有其余子树跟我反复对吧。
这很简略呀,咱们借助一个内部数据结构,让每个节点把本人子树的序列化后果存进去,这样,对于每个节点,不就能够晓得有没有其余节点的子树和本人反复了么?
初步思路能够应用 HashSet
记录子树,代码如下:
// 记录所有子树
HashSet<String> memo = new HashSet<>();
// 记录反复的子树根节点
LinkedList<TreeNode> res = new LinkedList<>();
String traverse(TreeNode root) {if (root == null) {return "#";}
String left = traverse(root.left);
String right = traverse(root.right);
String subTree = left + "," + right+ "," + root.val;
if (memo.contains(subTree)) {
// 有人和我反复,把本人退出后果列表
res.add(root);
} else {
// 临时没人跟我反复,把本人退出汇合
memo.add(subTree);
}
return subTree;
}
然而呢,这有个问题,如果呈现多棵反复的子树,后果集 res
中必然呈现反复,而题目要求不心愿呈现反复。
为了解决这个问题,能够把 HashSet
升级成 HashMap
,额定记录每棵子树的呈现次数:
// 记录所有子树以及呈现的次数
HashMap<String, Integer> memo = new HashMap<>();
// 记录反复的子树根节点
LinkedList<TreeNode> res = new LinkedList<>();
/* 主函数 */
List<TreeNode> findDuplicateSubtrees(TreeNode root) {traverse(root);
return res;
}
/* 辅助函数 */
String traverse(TreeNode root) {if (root == null) {return "#";}
String left = traverse(root.left);
String right = traverse(root.right);
String subTree = left + "," + right+ "," + root.val;
int freq = memo.getOrDefault(subTree, 0);
// 多次重复也只会被退出后果集一次
if (freq == 1) {res.add(root);
}
// 给子树对应的呈现次数加一
memo.put(subTree, freq + 1);
return subTree;
}
这样,这道题就齐全解决了,题目自身算不上难,然而思路拆解下来还是挺有启发性的吧?