【刷题】Leetcode 1609.奇偶树

Leetcode 1609.奇偶树

• 题目描述
• • 广度优先搜索（BFS）
  • 深度优先算法（DFS）
  • 思路一（BFS）
  • 思路二（DFS）
  • Thanks♪(･ω･)ﾉ谢谢阅读！！！
  • 下一���文章见！！！

    题目描述

    根据题目信息，我们可以整理出一些基本思路。

    1. 首先我们需要想办法遍历每层数据 其中需要记录二叉树当前深度。
    2. 遍历的过程中进行判断，不符合要求就返回false

    基本就需要做到这两大板块就可以完成我们的任务了。重要的是这个过程如何实现：这里我们用到两个常用方法：广度优先搜索 （BFS）和 深度优先搜索（DFS）。下面初步解释一下两种算法：

    广度优先搜索（BFS）

    广度优先搜索是连通图的一种遍历算法，是很多重要图算法的原型（比如Dijkstra最短路径算法和Prim最小生成树算法）。它是一种盲目搜索法，目的是展开并检查图中的所有节点，进而得到结果。

    过程是十分暴力的，不考虑结果的具体位置，直接遍历搜索所有节点，直到找到结果为止。基本过程是从根节点开始，沿着树（图）遍历所有节点，访问完所以节点后算法终止。常使用队列（FIFO）辅助实现BFS算法。

    深度优先算法（DFS）

    深度优先算法是图论的经典算法，是针对图和树的遍历算法（比如前序遍历，中序遍历，后序遍历）。利用深度优先算法可以产生目标图的对应拓扑排序表，进而方便的解决问题（如最大路径算法）。

    其过程简单来说是对一个可能分支进行处理到不能再进行处理为止。如果是***路就返回，返回图中遇见未探索的分支就进行进行处理，直到达到要求。一般使用堆或栈来辅助实现DFS算法。

    思路一（BFS）

    根据上面的介绍我们可以通过队列来辅助我们进行遍历所有树。

    具体分为两个循环嵌套：

    1. 首先外围while 保证访问所有节点，并记录深度。
    2. 内层for循环 负责处理该层所有节点，并将下一层节点存入队列中。

    接下来是一些细节：

    1. leve记录层数 （注意从0开始）
    2. prev 记录上一个节点数
    3. value记录当前节点数
    4. prev 处理完每个节点后 需要迭代。
    5. 每层处理结束后 level++

       这两个循环是算法的核心部分， 保证了遍历所有节点.

       来看代码实现（选择使用C++ 比较方便）

    class Solution {public:    bool isEvenOddTree(TreeNode* root) {        //建立队列        queue qu;        //先入根节点        qu.push(root);        //设置层数        int level = 0;//开始遍历 队列全为空就结束        while(!qu.empty()){        //prev 为前一个节点值 这里进行初始化        //偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇整数，从左到右按顺序严格递增        //所以 prev设置为最小值//奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶整数，从左到右按顺序严格递减        //所以 prev设置为最大值            int prev = level % 2 == 0 ? INT_MIN : INT_MAX;            //获取当前层节点个数            int size = qu.size();            //进入该层循环            for(int i = 0 ; i val;//节点值 与 该层数奇偶不符 返回 false                if(value % 2 == level % 2) return false;                //偶数下标层 必须满足严格递增 通过当前值与上一个节点值进行判断                if(level % 2 == 0 && value = prev) return false;//进行入队列处理                if(node->left) qu.push(node->left);                if(node->right) qu.push(node->right);//该节点结束 先前节点值迭代                prev = value;            }            //层数增加            level++;        }        //全部满足条件 返回真即可        return true;    }};

    来看效果：

    过啦！！！ 大声欢呼！！！

    思路二（DFS）

    该思路使用递归，所以有点不太好理解，动态规划好DFS 的混合运算了属于。

    我们写出的dfs函数主要完成以下工作：

    bool dfs(TreeNode* root,int p)

    1. root 为当前节点 p 为层数 dp[ p ]储存该层最新的数值
    2. 首先判断是否满足基本条件：

       偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数，从左到右按顺序 严格递增

       奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数，从左到右按顺序 严格递减

       判断递增递减是通过 当前节点值与dp[ p ]的值进行比较

       满足条件就更新dp[ p ] 值

    3. 然后进行下一层的判断
    4. 直到处理完所有数据。

    //设置常量 方便使用const int N = 1e5 + 7;const int MAX = 0x3f3f3f3f;class Solution {public:// dp[]数组储存上一个符合要求的值     int dp[N + 1];    bool dfs(TreeNode* root,int p){    //记录当前节点值        int value = root->val;        //奇数下标层 必须满足严格递减 通过当前值与上一个节点值进行判断        if(p & 1){            if(value & 1 || value >= dp[p]) return false;        }        //偶数下标层 必须满足严格递增 通过当前值与上一个节点值进行判断        else{            if(!(value & 1) || value left && !dfs(root->left,p+1)) return false;        if(root->right && !dfs(root->right,p+1)) return false;        //符合要求 返回真        return true;    }    bool isEvenOddTree(TreeNode* root) {        for(int i = 0;i            dp[i] = 0;//偶数下标 需要递增所以使用最小值0            dp[i + 1] = MAX;//奇数下标 需要递增所以使用最小值0        }        return dfs(root,0);    }};