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前端 leetcde 算法面试套路之二叉树

作者:js2030code
  • 2023-02-21
    浙江
  • 本文字数:3874 字

    阅读完需:约 13 分钟

前端就该用 JS 写算法 -- 树 -- 简单的那 30%

这里优先选择了 LeetCode 热题 HOT 100 中的树题,毕竟刷题的边际收益就是冲击需要算法的面试,所以 Hot 优先级更高。

二叉树的遍历

递归遍历


  1. 递归的时候前中后序都能直接处理完了

  2. 递归是前中后序遍历最简单也是最容易出理解的方法,不懂的画个图就好了


迭代遍历 -- 双色标记法


  1. 使用颜色标记节点状态,新节点为白色,已经访问的节点为灰色 -- 可以用数字或者其他任意标签标示

  2. 如果遇到的节点是白色,则标记为灰色,然后将右节点,自身,左节点一次入栈 -- 中序遍历

  3. 如果遇到的节点是灰色的,则将节点输出

  4. 注意这里是用 stack 栈来存储的,所以是后进先出,所以如果是中序遍历,左 - 中 - 右 ,那么在插入栈的时候要反过来 右 - 中 - 左


按照那个男人的指示,正常我们就用递归做就好,就好像我们做非排序题排序的时候,sort 一下就好了,但是一旦面试官问到用另外的迭代方式的时候,我们再套个模板,会比记住多个迭代写法要简单,毕竟内存容量有限,而后续遍历的迭代写法确实挺坑的,能省一点内存就省一点吧

144. 二叉树的前序遍历

// 144. 二叉树的前序遍历
/** * @分析 -- 递归 */var preorderTraversal = function (root) { const ret = []; const recursion = (root) => { if (!root) return; ret.push(root.val); recursion(root.left); recursion(root.right); }; recursion(root); return ret;};
/** * @分析 -- 迭代 -- 双色标记法 * 1. 使用颜色标记节点状态,新节点为白色,已经访问的节点为灰色 -- 可以用数字或者其他任意标签标示 * 2. 如果遇到的节点是白色,则标记为灰色,然后将右节点,自身,左节点一次入栈 -- 中序遍历 * 3. 如果遇到的节点是灰色的,则将节点输出 * 4. 注意这里是用 stack 栈来存储的,所以是后进先出,这里是前序遍历,中 - 左 - 右 ,那么在插入栈的时候要反过来 右 - 左 - 中 */var preorderTraversal = function (root) { const ret = []; const stack = []; stack.push([root, 0]); // 0 是白色未处理的,1 是灰色处理过的 while (stack.length) { const [root, color] = stack.pop(); if (root) { if (color === 0) { // 遇到白球,则插入 -- 前序 stack.push([root.right, 0]); stack.push([root.left, 0]); stack.push([root, 1]); } else { // 遇到灰球,则收网 ret.push(root.val); } } } return ret;};

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1.94 二叉树的中序遍历

// 94. 二叉树的中序遍历
/** * @分析 * 1. 递归的时候前中后序都能直接处理完了 * 2. 递归是前中后序遍历最简单也是最容易出理解的方法,不懂的画个图就好了 */var inorderTraversal = function(root) { const ret = [] const recursion = root => { if(!root) return recursion(root.left) // 这里是中序,所以在两个递归之间,如果是前序就在前面,后序就在后面 ret.push(root.val) recursion(root.right) } recursion(root) return ret};
/** * @分析 -- 迭代 -- 双色标记法 * 1. 使用颜色标记节点状态,新节点为白色,已经访问的节点为灰色 -- 可以用数字或者其他任意标签标示 * 2. 如果遇到的节点是白色,则标记为灰色,然后将右节点,自身,左节点一次入栈 -- 中序遍历 * 3. 如果遇到的节点是灰色的,则将节点输出 * 4. 注意这里是用 stack 栈来存储的,所以是后进先出,所以如果是中序遍历,左 - 中 - 右 ,那么在插入栈的时候要反过来 右 - 中 - 左 */var inorderTraversal = function(root) { const ret = [] const stack = [] stack.push([root,0]) // 0 是白色未处理的,1 是灰色处理过的 while(stack.length) { const [root,color] = stack.pop() if(root){ if(color === 0){ // 遇到白球,则插入 -- 中序遍历 stack.push([root.right,0]) stack.push([root,1]) stack.push([root.left,0]) }else{ // 遇到灰球,则收网 ret.push(root.val) } } } return ret};
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145. 二叉树的后序遍历

// 145. 二叉树的后序遍历
/** * @分析 -- 递归 */var postorderTraversal = function(root) { const ret = [] const dfs = (root) => { if(!root) return dfs(root.left) dfs(root.right) ret.push(root.val) } dfs(root) return ret};
/** * @分析 -- 迭代 -- 双色球 */var postorderTraversal = function(root) { const ret = [] const stack = [] stack.push([root,0]) while(stack.length){ const [root,color] = stack.pop() if(root) { if(color === 0){ stack.push([root,1]) stack.push([root.right,0]) stack.push([root.left,0]) }else{ ret.push(root.val) } } } return ret}
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参考视频:传送门

101. 对称二叉树

分析

  1. 对称二叉树,其实是要求是否镜像对齐,所以递归过程至少需要两个根节点,然后 dfs 主要就是判断是否是对称的两棵树

  2. 这里是自顶向下分配相互比较的子树节点 left 和 right,然后再自底向上的返回最终结果

  3. 在某一次 dfs 中,如果比较双方都是 null,那么证明比较双方是对称的;如果出现只有一方有值,或者双方有值但是值不一样的时候,返回 false;

  4. 每次递归都是左右外层构成比较,左右内层构成比较

  5. 时间复杂度: O(h), 其中 h 是树的高度


// 101. 对称二叉树
var isSymmetric = function (root) { if (!root) return false; const dfs = (left, right) => { if (!left && !right) return true; if (!left || !right || left.val !== right.val) return false; return dfs(left.left, right.right) && dfs(left.right, right.left); }; return dfs(root.left, root.right);};
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104. 二叉树的最大深度

  • 使用树的三种搜索方式,层序,自顶向下的 dfs,自底向上的递归 dfs

层序遍历

  1. 无论是深度,层数等,直接用层序遍历找到最后一层的最后一个叶子节点即可

  2. 时间复杂度 O(N), 空间复杂度 O(K) -- K 是最大宽度


// 104. 二叉树的最大深度
/** * 1.无论是深度,层数等,直接用层序遍历找到最后一层的最后一个叶子节点即可 */
var maxDepth = function(root) { if(!root) return 0 let ret = 0 const queue = [] queue.push(root) while(queue.length){ ret++ // 进入一层 let len = queue.length while(len--){ // 层序遍历 const root = queue.shift() if(root.left) queue.push(root.left) if(root.right) queue.push(root.right) } } return ret}
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dfs -- 自顶向下

  1. 我们在计算层数的时候,可以考虑到,没遍历一层,就携带一个参数,这个参数是一个标记,比方这里就是深度 depth

  2. 这样当我们遍历到叶子节点的时候,都可以和最大值比对一下,然后结束这一条路线

  3. 时间复杂度 O(N), 空间复杂度 O(D) -- D 是深度


/** * 1. 自顶向上,带个层数参数,判定为叶子节点就进行最大值判断 */var maxDepth = function (root) {    if(!root) return 0  let ret = 0;  const dfs = (root, depth) => {    if (root.left) dfs(root.left, depth + 1);    if (root.right) dfs(root.right, depth + 1);    // 走到这的时候,证明是叶子节点了,所以取最大值,就结束这一次的    ret = Math.max(ret, depth);  };  dfs(root, 1);  return ret;};
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递归 -- 自低向上

  • 既然有自顶向下,那么当然就有自低向上了;

  • 就我浅薄的算法能力而已,自顶向下就是带参数的深度优先遍历 DFS, 而自低向上,是递归,需要 dfs 到了底部,然后归到根节点,所以这里用的是 recursion 作为方法名。

  • 自顶向下是从根节点开始算一层深度,然后跑到叶子节点结束;自低向上反过来,跑到最底层,然后不断求叶子结点的最大深度,然加上自身返回到上层

  • 时间复杂度 O(N), 空间复杂度 O(1)


// 自低向上var maxDepth = function (root) {  const recursion = (root) => {    // 只是到了底部,所以高度为 0    if (!root) return 0;    // 每一个节点的高度是多少,就是两个节点树的最大高度+自己所处的这一层1    return Math.max(recursion(root.left), recursion(root.right))+1;  };  return recursion(root);};

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226. 翻转二叉树

自底向上

  • 因为要求的是反转二叉树,对于任意一颗子树,其实都是要做一样的操作,所以可以先递到叶子节点,然后开始进行翻转

  • 自底向上将翻转好的子树传递到上层的节点,直到最后的根节点,得到了两课翻转好的树,然后交换一下一下位置就好了

  • 时间复杂度 O(N)


// 226. 翻转二叉树var invertTree = function (root) {  const dfs = (root) => {    // 到达了最底部,直接返回 null    if (!root) return null;    // 1.递归获取翻转后的左右子树    const left = dfs(root.left)    const right = dfs(root.right)    // 2.反转两棵树的位置    root.left = right    root.right = left    // 最后返回这个反转之后的树    return root;  };  return dfs(root);};
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