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递归-算法入门

时间:2023-06-03
递归-算法入门 递归-概述

递归这一个词可以拆开来看,递:递推,归:回归(回溯),而且递归的方式往往与树紧密结合着,树是一种从现实中抽象而来的数据结构,递归又是解决树的一种重要方法,例如最基本的树的三大遍历方式,递归的方式也两种,自顶向下和从底而上。通过leetcode上的一些例题来深入了解一下递归解决问题的方式。

递推与回溯 路径总和

题目描述:

给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径,这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在,返回 true ;否则,返回 false。注:叶子节点 是指没有子节点的节点。

解决方案:

class Solution {public: int cnt = 0, res = INT_MIN; bool flag = false;//用于结束不必要的判断 void dfs(TreeNode* r, int t) { if (!r || flag) return; cnt += r->val; //cout << cnt <left && !r->right){ res = t; flag =true; } //cout << "res:" << res << endl; 测试代码 dfs(r->left, t); if (r->left)cnt -= r->left->val; dfs(r->right, t); if(r->right) cnt -= r->right->val; } bool hasPathSum(TreeNode* root, int targetSum) { dfs(root, targetSum); if (res == targetSum) return true; else return false; }};

分析:
这里我们主要讲递推和回溯的过程,题目中递推的结束条件是到叶子节点处,我们这里习惯性采用前序的方式开始,具体递归情况可以自己测试,就很清楚了,回溯的话,就是一个返回上一步需要恢复现场的过程,具体题目的话,递归后把结果减去,回到原来的值。这个题目结束后,还可以试着尝试以下题目,本质上并无区别 路径总和二

递归与树

树的前序遍历,中序遍历,后序遍历:

前序:void dfs(Treeroot* root) { cout << cur->val << endl;//cur是当前遍历到的结点,因为示范,这一步操作是输出,还可以改为其他操作 dfs(cur->left); dfs(cur->right);}中序: void dfs(Treeroot* root) { dfs(cur->left); cout << cur->val << endl;//cur是当前遍历到的结点,因为示范,这一步操作是输出,还可以改为其他操作 dfs(cur->right);}后序:void dfs(Treeroot* root) { dfs(cur->left); dfs(cur->right); cout << cur->val << endl;//cur是当前遍历到的结点,因为示范,这一步操作是输出,还可以改为其他操作}

这个是最基本的树的遍历方式了,然后可以发现,某序的区别就和我们要进行的操作有关,例如,前序就是先进行操作后递归,以下有一些简单的题目锻炼

①相同的树 ②对称二叉树 ③二叉树的最大深度

二叉树的最小深度

题目描述:

给定一个二叉树,找出其最小深度。

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

说明:叶子节点是指没有子节点的节点。

解决方案:

class Solution {public: int minDepth(TreeNode* r) { if (!r) return 0; if (!r->left && !r->right) return 1;//直接排除左右都空的情况 int m1 = minDepth(r->left), m2 = minDepth(r->right); if (r->left == NULL || r->right == NULL) return 1 + m1 + m2; return 1 + min(m1, m2); }};

分析:

这个题目看上去和二叉树的最大深度很像,直接return 1 + min(minDepth(r->left), minDepth(r->right))就可以了吗?肯定是不对的,因为左右子树可能为空,这样就会返回错误的答案,我们有三种情况,一个是左右子树全为空,说明是叶子节点,那么当前层数应该+1,其中有一个为空,return 1 + m1 + m2,其中必有一个为0,这样就排除了,左右可能为空的情况,如果左右子树都存在,则返回其中深度最小的那棵。

自顶向下和从底而上 平衡二叉树

题目描述:

解决方案:

自顶而下(前序)

class Solution {public: int dfs(TreeNode* r) { if (!r) return 0; return 1 + max(dfs(r->left), dfs(r->right)); } bool isBalanced(TreeNode* root) { if (!root) return true; int t = abs(dfs(root->left) - dfs(root->right)); if (t > 1) return false; return isBalanced(root->left) && isBalanced(root->right); }};

从底而上(后序)

class Solution {public: int dfs(TreeNode* r) { if (!r) return 0; int hleft = dfs(r->left); int hright = dfs(r->right); if (hleft == -1 || hright == -1 || abs(hleft - hright) > 1) return -1; else return 1 + max(hleft, hright); } bool isBalanced(TreeNode* root) { if(dfs(root) >= 0) return true; else return false; }};

分析:

第一种方式很好理解,遍历到一个结点,就算出他们的左右子树的高度,做减法后比较是否大于1,然后继续递归左子树和右子树,很明显的发现,其中有重复计算,最坏的情况时间复杂度为o(n*n),如何优化到o(n)呢,采用第二种方法,采用类似后序遍历的方式,先到树的底层,往上计算每一个结点的深度,就可以避免重复计算。

二叉树展开为链表

题目描述:

解决方案:

自顶向下暴力法:

class Solution {public: vector list; void dfs(TreeNode* r) { if (!r) return; list.push_back(r); dfs(r->left); dfs(r->right); } void flatten(TreeNode* root) { if (!root) return; dfs(root); int n = list.size(); for (int i = 0; i < n - 1; ++i) { TreeNode* prev = list[i]; TreeNode* cur = list[i + 1]; prev->left = nullptr; prev->right = cur; } }};

模拟式连接:

class Solution {public: void flatten(TreeNode* root) { if (!root) return; while (root) { if(root->left) { TreeNode* pre = root -> left; while (pre -> right) pre = pre -> right; pre -> right = root -> right; root -> right = root -> left; root -> left = NULL; } root = root -> right; } }};

从底而上智取:

class Solution {public: TreeNode* pre = NULL; void flatten(TreeNode* root) { if (!root) return; flatten(root -> right); flatten(root -> left); root -> right = pre; root -> left = NULL; pre = root; }};

分析
第一种方法,也就是我能想到的方法,就是开一个动态数组,边遍历整个链表,边改变指向存下来,空间复杂度很高,第二种方法,采用前序的思想,每次把结点的左子树当作当前结点右子树,并且将该左子树的最右端结点与之前的右子树连接(很难想到),第三种方法,是我看到一位大佬的,采用自底而上的方式后序遍历整棵树,然后改变树的结构。为什么前序不行呢?因为前序随着树的结构的改变会遍历不到一部分数据,简单又利落的解决问题!

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