为了准备面试，早就学习了二叉树，最近想撸一下红黑树。先把二叉树给总结一下吧。1.二叉树定义在计算机科学中，二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。图中就是一个典型的二叉树。2.二叉树的一些概念树的结点（node）：包含一个数据元素及若干指向子树的分支；孩子结点（child node）：结点的子树的根称为该结点...
题目描述输入一颗二叉树的跟节点和一个整数，打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。路径定义为从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。(注意: 在返回值的list中，数组长度大的数组靠前) 1import copy2class Solution:3# 返回二维列表，内部每个列表表示找到的路径 4def FindPath(self, root, expectNumber):5# write code here 6if root == None:7return []8 support = [root]9 sup...
遍历方案 从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作： 1).访问结点本身(N) 2).遍历该结点的左子树(L) 3).遍历该结点的右子树(R)有次序： NLR、LNR、LRN遍历的命名 根据访问结点操作发生位置命名：NLR：前序遍历(PreorderTraversal亦称(先序遍历)) ——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之前。LNR：中序遍...
二叉树是很重要的数据结构，在面试还是日常开发中都是很重要的角色。首先是建立树的过程，对比C或是C++的实现来讲，其涉及到了较为复杂的指针操作，但是在面向对象的语言中，就不需要考虑指针, 内存等。首先我们需要定义一个树节点, 我们采用基于链表设计的节点, 首先定义一个数据域, 其次就是左孩子和右孩子。如下定义:# 树节点的定义class Node:def__init__(self, data=-1, lchild=None, rchild=None):self.lchild = lchild # 表...
题目：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。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。二叉树定义如下：struct Node { int val; Node *left; Node *right; Node *next;}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...
题目： 给你一个二叉树，请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。示例：二叉树：[3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7返回其层次遍历结果：[ [3], [9,20], [15,7]]来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal思路：输出需要是二维数组的形式。一层输出一行。Python解法： 1# 定义二叉树2class TreeNode:3 ...
树与树算法树的概念树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为根节点；每一个非根节点有且只有一个父节点；除了根节点外，每个子节点可以分为...
先建立二叉树节点，有一个data数据域，left，right 两个指针域# coding:utf-8class TreeNode(object):def__init__(self,left=None,right=None,data=0):self.left = leftself.right = rightself.data =data建立树：class BTree(object):def__init__(self,root=None):self.root = root手动建立二叉树if__name__ == "__main__":node1 = TreeNode(data=1)node2 = TreeNode(node1, None, 2)node3 = TreeNode(data=3)node4 = TreeNode(da...
树表示由边连接的节点。它是一个非线性的数据结构。它具有以下特性。一个节点被标记为根节点。除根节点之外的每个节点都与一个父节点关联。每个节点可以有一个arbiatry编号的chid节点。我们使用前面讨论的os节点概念在python中创建了一个树数据结构。我们将一个节点指定为根节点，然后将更多的节点添加为子节点。下面是创建根节点的程序。创建树创建根我们只需要创建一个节点类并向节点添加赋值。这就变成了只有根节点的树。 1clas...
问题：# 给定一个二叉树，找出其最大深度。 # # 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 # # 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 方法：迭代 def maxDepth(root):""" 在栈的帮助下将递归转换为迭代:param root::return:"""stack = [] # 申请栈空间，存储当前节点和对应的最大深度# 如果存在root，进行初始化工作if root isnot None:stack.append((1, root))depth = 0while stack != []:current_depth...
1.若节点类型没有parent属性，采用中序遍历方式获取后继节点 1def getSuccessorNode(head, node):2if (not node) or (not head):3return None4 stack = []5 flag = False6while head or len(stack) > 0:7if head:8 stack.append(head)9 head = head.left
10else:
11 head = stack.pop()
12if flag:
13return head
14if head == node: # 若找到当前节点，则下一个弹出的节点...
给定一个二叉树，找出所有路径中各节点相加总和等于给定 目标值 的路径。一个有效的路径，指的是从根节点到叶节点的路径。样例样例1:输入:
{1,2,4,2,3}
5
输出: [[1, 2, 2],[1, 4]]
说明:
这棵树如下图所示：1/ 2 4/ 2 3
对于目标总和为5，很显然1 + 2 + 2 = 1 + 4 = 5
样例2:输入:
{1,2,4,2,3}
3
输出: []
说明:
这棵树如下图所示：1/ 2 4/ 2 3
注意到题目要求我们寻找从根节点到叶子节点的路径。
1 + 2 + 2 ...
题目：二叉树的右视图：给定一棵二叉树，想象自己站在它的右侧，按照从顶部到底部的顺序，返回从右侧所能看到的节点值。思路：借助层序遍历来实现。程序：# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = Noneclass Solution:def rightSideView(self, root: TreeNode) -> List[int]:if not root:return []result...
翻转一棵二叉树。示例：输入： 4/ 2 7/ \ / 1 3 6 9输出：4/ 7 2/ \ / 9 6 3 1# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = Noneclass Solution:def invertTree(self, root):""":type root: TreeNode:rtype: TreeNode"""if root == None:return roottemp = root.leftroot.le...
一、构建与遍历二叉树 class Node(object):def__init__(self,item):self.key=itemself.left=Noneself.right=None class BinaryTree(object):def__init__(self):self.root=Nonedef addNode(self,item):new_node = Node(item)if self.root is None:self.root=new_nodeelse:stack=[]stack.append(self.root)while True:node=stack.pop(0)if node.left is None:node.left=new_nodereturnelif node.right is None:node.right=new_nodere...
