攻不下dfs不参加比赛(十六)

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为什么练dfs

相信学过数据结构的朋友都知道dfs(深度优先搜索)是里面相当重要的一种搜索算法,可能直接说大家感受不到有条件的大家可以去看看一些算法比赛。这些比赛中每一届或多或少都会牵扯到dfs,可能提到dfs大家都知道但是我们为了避免眼高手低有的东西看着自己很明白就是写不出来。为了避免这种尴尬我们这几天乘着这个活动练练,好了我们话不多说开始肥学。

PS:这两天发现有的肥友不知道什么是DFS我还是简单说一下吧不然这题很难做下去。

深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次.

在这里插入图片描述

举例说明之:下图是一个无向图,如果我们从A点发起深度优先搜索(以下的访问次序并不是唯一的,第二个点既可以是B也可以是C,D),则我们可能得到如下的一个访问过程:A->B->E(没有路了!回溯到A)->C->F->H->G->D(没有路,最终回溯到A,A也没有未访问的相邻节点,本次搜索结束).简要说明深度优先搜索的特点:每次深度优先搜索的结果必然是图的一个连通分量.深度优先搜索可以从多点发起.如果将每个节点在深度优先搜索过程中的"结束时间"排序(具体做法是创建一个list,然后在每个节点的相邻节点都已被访问的情况下,将该节点加入list结尾,然后逆转整个链表),则我们可以得到所谓的"拓扑排序",即topological sort. [1]

题目

给定一个非空二叉树的根节点 root , 以数组的形式返回每一层节点的平均值。与实际答案相差 10-5 以内的答案可以被接受。

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:[3.00000,14.50000,11.00000]
解释:第 0 层的平均值为 3,第 1 层的平均值为 14.5,第 2 层的平均值为 11 。
因此返回 [3, 14.5, 11] 。
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示例 2:

在这里插入图片描述

输入:root = [3,9,20,15,7]
输出:[3.00000,14.50000,11.00000]
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思路:

在这里插入图片描述

解一:dfs

class Solution {
    public List<Double> averageOfLevels(TreeNode root) {
        List<Integer> counts = new ArrayList<Integer>();//存放节点数
        List<Double> sums = new ArrayList<Double>();//存放所有节点的和
        dfs(root, 0, counts, sums);
        List<Double> averages = new ArrayList<Double>();
        int size = sums.size();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            averages.add(sums.get(i) / counts.get(i));
        }
        return averages;
    }

    public void dfs(TreeNode root, int level, List<Integer> counts, List<Double> sums) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        if (level < sums.size()) {
            sums.set(level, sums.get(level) + root.val);
            counts.set(level, counts.get(level) + 1);
        } else {
            sums.add(1.0 * root.val);
            counts.add(1);
        }
        dfs(root.left, level + 1, counts, sums);
        dfs(root.right, level + 1, counts, sums);
    }
}




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解法二:今天试试广度优先搜索

思路:也可以使用广度优先搜索计算二叉树的层平均值。从根节点开始搜索,每一轮遍历同一层的全部节点,计算该层的节点数以及该层的节点值之和,然后计算该层的平均值。

如何确保每一轮遍历的是同一层的全部节点呢?我们可以借鉴层次遍历的做法,广度优先搜索使用队列存储待访问节点,只要确保在每一轮遍历时,队列中的节点是同一层的全部节点即可。具体做法如下:

初始时,将根节点加入队列;

每一轮遍历时,将队列中的节点全部取出,计算这些节点的数量以及它们的节点值之和,并计算这些节点的平均值,然后将这些节点的全部非空子节点加入队列,重复上述操作直到队列为空,遍历结束。

由于初始时队列中只有根节点,满足队列中的节点是同一层的全部节点,每一轮遍历时都会将队列中的当前层节点全部取出,并将下一层的全部节点加入队列,因此可以确保每一轮遍历的是同一层的全部节点。

具体实现方面,可以在每一轮遍历之前获得队列中的节点数量 \textit{size}size,遍历时只遍历 \textit{size}size 个节点,即可满足每一轮遍历的是同一层的全部节点。


class Solution {
    public List<Double> averageOfLevels(TreeNode root) {
        List<Double> averages = new ArrayList<Double>();
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            double sum = 0;
            int size = queue.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                TreeNode node = queue.poll();
                sum += node.val;
                TreeNode left = node.left, right = node.right;
                if (left != null) {
                    queue.offer(left);
                }
                if (right != null) {
                    queue.offer(right);
                }
            }
            averages.add(sum / size);
        }
        return averages;
    }
}



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Origin juejin.im/post/7074407498072981540
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