冬天已经来了,秋招早已悄无声息的结束。作为一个已经工作了两年的老人,校招面试感觉就像高考一样遥远。但是呢,虽然工作了,还是要时刻保持危机感的呀,万一哪天就要跳槽了呢( ̄∇ ̄)。
树的基础回顾
二叉树长什么样子,小鹿这里就不上图啦,所谓的根节点、叶子节点也不介绍啦。我们知道,二叉树的遍历分为三种:前序、中序和后序。这三种序的不同主要就是在于什么时候访问根节点。以前序为例,在遍历一颗树的时候先访问根节点,再遍历其根节点的左子树,最后访问根节点的右子树。而中序遍历就是先遍历左子树,再访问根节点,最后遍历右子树;后序遍历小鹿就不重复啦。
树的递归
树有一个很好的特性,就是一棵树的根节点的左右子树仍然是一颗树
这好像是一句正确的废话╮( ̄▽ ̄"")╭
所以我们可以把一棵复杂的大树,分解成两颗稍微小一点的树,依次类推,最后变成最小的单元(只有一个节点的树)。不管怎么讲,处理只有一个节点的树是不是超级容易!!!这个呢就是递归的思想,所以说到这里,我们以后只要遇到关于树的问题,谁还不会用递归走一波呢!
下面就来开始实践!用递归的思想实现二叉树的前序、中序、后序遍历(遍历结果记录在self.ans的向量里)。小鹿这里就用python写啦(真的不要纠结编程语言噢)。遍历一个有n个节点的树,其时间复杂度和空间复杂度都是O(n)。
树和栈
用栈来实现树的遍历就稍微复杂一点啦。首先前序是最简单的,我们用一个栈(first-in-last-out)来维护树遍历的顺序。初始状态是把非空的根节点push到栈中,逐个从栈中取出节点,访问其值,然后先push右节点再push左节点到栈中,就保证访问顺序是 root->left->right 啦。超级简单有木有!
中序遍历就稍微难一些了,在访问一个节点之前需要访问其 left-most 节点,将其左节点逐个加入到栈中,直到当前节点为None。然后从栈中取出节点,由于栈的特性,在取出某个节点之前,其左节点已经被访问,所以就可以安心的访问该节点,然后把当前节点置为其右节点,依次类推。
Morris遍历
下面小鹿要给大家介绍一个神级树遍历方法Morris,使其空间复杂度从O(n)变成O(1)!
已经懵逼的小伙伴们请仔细品味下面的代码( ̄▽ ̄)~
Morris前序遍历和中序遍历几乎一模一样,唯一的差别就是在第一次访问节点的时候就输出,还是第二次访问节点的时候输出。Morris后序遍历在此基础上还要稍微的复杂一丢丢。因为后续遍历根节点最后输出,需要增加一个dump节点作为假的根节点,使其的左子树的 right-most 指向原来的根节点。话不多说,我们来看下代码吧!
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