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寻找树中最左下方节点的值

来源 lintcode-寻找树中最左下节点的值 描述 给定一棵二叉树，找到这棵树最中最后一行中最左边的值。...样例 输入:[2,1,3] 输出:1 输人:[1,2,3,4,5,6,#,#,7] 输出:7 解题思路 首先这道题一看就是层次遍历,这里帮大家回顾下二叉树的层次遍历.二叉树介绍及其前中后遍历实现....然后这里要求得最左边的值,那么怎么才能知道当前拿到的节点是不是最后一个节点呢? 再想一下,我们平时的层次遍历拿到的是什么样子的呢?...拿到的是从左到右的顺序,那么最后一个节点,就是最右下角的节点,那么,每一层从右向左遍历,最后一个就是最左的节点啦!...实现代码 /** * 寻找树中最左下角的值 * @param root * @return */ public int findBottomLeftValue(TreeNode root) {

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寻找二叉树的下一个节点

前言 已知一个包含父节点引用的二叉树和其中的一个节点，如何找出这个节点中序遍历序列的下一个节点？ 本文就跟大家分享下这个问题的解决方案与实现代码，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。...问题分析 正如前言所述，我们的已知条件如下： 包含父节点引用的二叉树 要查找的节点 我们要解决的问题： 找出要查找节点中序遍历序列的下一个节点 接下来，我们通过举例来推导下一个节点的规律，我们先来画一颗二叉搜索树...实现思路 二叉树中插入节点时保存其父节点的引用 调用二叉树的搜索节点方法，找到要查找的节点信息 判断找到的节点是否存在右子树 如果存在，则遍历它的左子树至叶节点，将其返回。...实现代码 接下来，我们将上述思路转换为代码，本文代码中用到的二叉树相关实现请移步我的另一篇文章：TypeScript实现二叉搜索树 搜索要查找的节点 我们需要找到要查找节点在二叉树中的节点信息，才能继续实现后续步骤...寻找下一个节点 接下来，我们就可以根据节点的规律来实现这个算法了，实现代码如下： export class TreeOperate { /** * 寻找二叉树的下一个节点

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    2021-07-11：给定一个棵完全二叉树，返回这棵树的节

    2021-07-11：给定一个棵完全二叉树，返回这棵树的节点个数，要求时间复杂度小于O(树的节点数)。...福大大 答案2021-07-11： 右树最左节点层数==左树最左节点层数，左树是满二叉树，统计左树节点个数，递归右树。 右树最左节点层数!...=左树最左节点层数，右树是满二叉树，统计右树节点个数，递归左树。 时间复杂度：O(logN的平方)。空间复杂度：O(logN)。 代码用golang编写。..., 1, mostLeftLevel(head, 1)) } // 当前来到node节点，node节点在level层，总层数是h // 返回node为头的子树(必是完全二叉树)，有多少个节点 func...，最大深度是多少 // node为头的子树，一定是完全二叉树 func mostLeftLevel(node *Node, level int) int { for node !

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    寻找二叉树的叶子节点（上下翻转二叉树+BFS）

    题目 给你一棵二叉树，请按以下要求的顺序收集它的全部节点： 依次从左到右，每次收集并删除所有的叶子节点 重复如上过程直到整棵树为空 示例: 输入: [1,2,3,4,5] 1...上下翻转二叉树（DFS）* 先自底向上，翻转二叉树，把子节点的 left，指向父节点 同时记录父节点有多少个子节点（0,1,2,） 把叶子节点加入队列 开始BFS，出队一个，就把该节点的 left （原来的父节点的子节点计数...-1） 当节点的子节点计数为0时，它就变成了叶子节点，可以入队了 class Solution { vector> ans; queue...auto rc = reverse(r); if(lc) lc->left = root;//子节点的left指向父节点 if(rc) rc->left...= root; return root; } }; 0 ms 9 MB 上面做法遍历了2次树，更简单的做法，按照树的高度（2侧子树的最大高度 + 1自己）来分组 class Solution

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    2021-08-05：监控二叉树。给定一个二叉树，我们在树的节点

    2021-08-05：监控二叉树。给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。...Status int const UNCOVERED = 0 const COVERED_NO_CAMERA = 1 const COVERED_HAS_CAMERA = 2 // 以x为头，x下方的节点都是被...covered，得到的最优解中： // x是什么状态，在这种状态下，需要至少几个相机 type Data struct { status Status cameras int } func...right.status == UNCOVERED { return &Data{COVERED_HAS_CAMERA, cameras + 1} } // 左右孩子，不存在没被覆盖的情况...right.status == COVERED_HAS_CAMERA { return &Data{COVERED_NO_CAMERA, cameras} } // 左右孩子，不存在没被覆盖的情况

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    机器学习(34)之BIRCH层次聚类详解

    对于CF Tree，一般有几个重要参数，第一个参数是每个内部节点的最大CF数B，第二个参数是每个叶子节点的最大CF数L，第三个参数是针对叶子节点中某个CF中的样本点来说的，它是叶节点每个CF的最大样本半径阈值...将LN1里所有CF元组中，找到两个最远的CF做这两个新叶子节点的种子CF，然后将LN1节点里所有CF sc1, sc2, sc3，以及新样本点的新元组sc8划分到两个新的叶子节点上。...有了上面这一系列的图，相信大家对于CF Tree的插入就没有什么问题了，总结下CF Tree的插入： 1. 从根节点向下寻找和新样本距离最近的叶子节点和叶子节点里最近的CF节点 2....4.将当前叶子节点划分为两个新叶子节点，选择旧叶子节点中所有CF元组里超球体距离最远的两个CF元组，分布作为两个新叶子节点的第一个CF节点。将其他元组和新样本元组按照距离远近原则放入对应的叶子节点。...1） 将所有的样本依次读入，在内存中建立一颗CF Tree, 建立的方法参考上一节。 2）（可选）将第一步建立的CF Tree进行筛选，去除一些异常CF节点，这些节点一般里面的样本点很少。

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    2021-07-11：给定一个棵完全二叉树，返回这棵树的节点个数，要求时间复杂度小于O(树的节点数)。

    2021-07-11：给定一个棵完全二叉树，返回这棵树的节点个数，要求时间复杂度小于O(树的节点数)。...福大大 答案2021-07-11： 右树最左节点层数==左树最左节点层数，左树是满二叉树，统计左树节点个数，递归右树。 右树最左节点层数!...=左树最左节点层数，右树是满二叉树，统计右树节点个数，递归左树。 时间复杂度：O(logN的平方)。空间复杂度：O(logN)。 代码用golang编写。..., 1, mostLeftLevel(head, 1)) } // 当前来到node节点，node节点在level层，总层数是h // 返回node为头的子树(必是完全二叉树)，有多少个节点 func...，最大深度是多少 // node为头的子树，一定是完全二叉树 func mostLeftLevel(node *Node, level int) int { for node !

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    BIRCH聚类算法原理

    对于CF Tree，我们一般有几个重要参数，第一个参数是每个内部节点的最大CF数B，第二个参数是每个叶子节点的最大CF数L，第三个参数是针对叶子节点中某个CF中的样本点来说的，它是叶节点每个CF的最大样本半径阈值...我们将LN1里所有CF元组中，找到两个最远的CF做这两个新叶子节点的种子CF，然后将LN1节点里所有CF sc1, sc2, sc3，以及新样本点的新元组sc8划分到两个新的叶子节点上。...有了上面这一系列的图，相信大家对于CF Tree的插入就没有什么问题了，总结下CF Tree的插入： 　　　　1. 从根节点向下寻找和新样本距离最近的叶子节点和叶子节点里最近的CF节点 　　　　2....4.将当前叶子节点划分为两个新叶子节点，选择旧叶子节点中所有CF元组里超球体距离最远的两个CF元组，分布作为两个新叶子节点的第一个CF节点。将其他元组和新样本元组按照距离远近原则放入对应的叶子节点。...1） 将所有的样本依次读入，在内存中建立一颗CF Tree, 建立的方法参考上一节。 　　　　2）（可选）将第一步建立的CF Tree进行筛选，去除一些异常CF节点，这些节点一般里面的样本点很少。

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    BIRCH聚类算法原理

    这个性质从定义也很好理解。如果把这个性质放在CF Tree上，也就是说，在CF Tree中，对于每个父节点中的CF节点，它的(N,LS,SS)三元组的值等于这个CF节点所指向的所有子节点的三元组之和。...对于CF Tree，我们一般有几个重要参数，第一个参数是每个内部节点的最大CF数B，第二个参数是每个叶子节点的最大CF数L，第三个参数是针对叶子节点中某个CF中的样本点来说的，它是叶节点每个CF的最大样本半径阈值...我们将LN1里所有CF元组中，找到两个最远的CF做这两个新叶子节点的种子CF，然后将LN1节点里所有CF sc1, sc2, sc3，以及新样本点的新元组sc8划分到两个新的叶子节点上。...有了上面这一系列的图，相信大家对于CF Tree的插入就没有什么问题了，总结下CF Tree的插入： 1. 从根节点向下寻找和新样本距离最近的叶子节点和叶子节点里最近的CF节点 2....4.将当前叶子节点划分为两个新叶子节点，选择旧叶子节点中所有CF元组里超球体距离最远的两个CF元组，分布作为两个新叶子节点的第一个CF节点。将其他元组和新样本元组按照距离远近原则放入对应的叶子节点。

    1.6K40

    2021-10-08：填充每个节点的下一个右侧节点指针。给定一个 完美二叉树 ，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节

    2021-10-08：填充每个节点的下一个右侧节点指针。给定一个 完美二叉树 ，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。...如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。初始状态下，所有 next 指针都被设置为 NULL。进阶：你只能使用常量级额外空间。...使用递归解题也符合要求，本题中递归程序占用的栈空间不算做额外的空间复杂度。力扣116。 福大大 答案2021-10-08： 层次遍历。双端队列，利用现成的node的next指针。...queue.isEmpty() { // 第一个弹出的节点 var pre = &Node{} size := queue.size for

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    树的直径

    20 2 1 10 0 3 29 0 4 50 Sample Output Case 1: 100 Case 2: 80 这个题刚开始一直不理解，可能是对树的的直径比较陌生吧...只要从任意一个节点出发然后找到距离他最远的节点，然后再让这个最远的出发去找距离这个最远的，这两个节点的距离就是树的直径！...从图中，你可以看到计算机4离1最远，所以s1=3。计算机4和5是距离2最远的，所以s2=2。计算机5是离3最远的，所以s3=3。我们也得到了s4=4，s5=4。...从图中，你可以看到计算机4离1最远，所以s1=3。计算机4和5是距离2最远的，所以s2=2。计算机5是离3最远的，所以s3=3。我们也得到了s4=4，s5=4。...这个一看见就直接蒙圈了Woc这咋搞，想了好久还是csdn了，从一个点出发寻找到距离它最远的点，然后在从这个点出发寻找距离它最远的点中间记录每个节点的最远路程，这样算的的路径都是距离该节点的最远路径，然后再从距离这个点的最远的点在进行

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    2025-02-11：合并两棵树后的最小直径。用go语言，给定两棵无向树，第一棵树有 n 个节点，第二棵树有 m 个节点，节点编

    2025-02-11：合并两棵树后的最小直径。用go语言，给定两棵无向树，第一棵树有 n 个节点，第二棵树有 m 个节点，节点编号分别为 0 到 n-1 和 0 到 m-1。...你的任务是从每棵树中选择一个节点，并通过一条新边将这两个节点连接起来。最终，你需要返回添加这条边之后新形成的树的最小直径。 在此，树的直径定义为任意两个节点之间的最长路径长度。...解释： 将第一棵树中的节点 0 与第二棵树中的任意节点连接，得到一棵直径为 3 的树。 答案2025-02-11： chatgpt 题目来自leetcode3203。...2.在 dfs 函数中，通过递归遍历树的节点，计算每个非父节点到根节点的最长路径。在遍历过程中更新直径的长度。 3.计算第一棵树和第二棵树的直径分别为 d1 和 d2。...5.输出返回合并后树的最小直径。 总的时间复杂度： • 构建邻接表：O(n + m)，其中 n 和 m 分别代表两棵树的节点数目。 • 计算两棵树的直径：O(n + m)。

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    2022-03-15：给定一棵树的头节点head，原本是一棵正常的

    2022-03-15：给定一棵树的头节点head，原本是一棵正常的树， 现在，在树上多加了一条冗余的边， 请找到这条冗余的边并返回。 答案2022-03-15： 1.指向头，入度没有0的。...入度没有2的。 2.未指向头，某一个点入度一定是2。 2.1.左右双全是父节点，另一个不全的不是父节点。 2.2.如果都不全，任选一个。 并查集。如果边两边的点在同一个集合，说明是冗余的。...// 点的编号，1~N，没有0 N := len(edges) // 并查集！...N个点，去初始化，每个点各自是一个集合 uf := NewUnionFind(N) // pre[i] = 0 来到i节点是第一次 // pre[i] = 6 之前来过i，是从6来的！...pre := make([]int, N+1) // 如果，没有入度为2的点， // first second 都维持是null // 如果，有入度为2的点，那么也只可能有一个 // 比如入度为

    21110

    数据结构与算法：二叉树的增删改查

    以上是两个二叉查找树的例子，从结构上看其实没什么特殊的地方。...重点之处在于其对节点中元素大小的排列： 对于任一节点，其左子树中任一节点的值都必须小于当前节点的值，其右子树中任一节点的值都必须大于当前节点的值。...在了解二叉查找树的特点之后，我们用一个例子来体验一下二叉查找树的搜索效率： 假设我们需要找到数字65，判断思路很简单：从根节点开始，当前数字若小于节点中数字则向左寻找，反之若大于节点中数字则向右寻找。...4、需要删除的目标节点有多级子节点，我们需要从目标节点的右侧所有子节点中寻找到最小的，然后将其替换至目标节点位置。...其实不管怎么操作，最终的目的都是要保证操作之后的查找二叉树满足查找二叉树的排列规则对于任一节点，其左子树中任一节点的值都必须小于当前节点的值，其右子树中任一节点的值都必须大于当前节点的值。

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