我正在尝试通过自上而下的递归实现二叉树最低公共祖先(LCA)的解决方案。
我使用的方法是:
IDEA:找到在任一子树中具有所需节点之一的节点,而另一个所需节点是相反的子树。
PSEUDOCODE 1. If the value of root is equal to either of the desired node's value, the root is the LCA. 2. Search in the left subtree for either node. 3. Search in the right subtree for either node. 4. If neither of them contains any of the two nodes, the nodes do not exist in the tree rooted at the root node. 5. If each of them contains one node, the root is the LCA. 6. If either one of them contains a node, return it to the root.
这也是StackOverflow上related questions的答案中推荐的内容 现在,如果我们假设树的所有节点都具有唯一值,则此代码可以正常工作。换句话说,这种方法似乎在重复的情况下破解(或者,它只是我的实现?)
我想知道如何修复我的代码以处理重复值。如果这种方法不能产生最佳解决方案,我该如何改变我的方法?
以下是具体实施:
class TreeNode(object):
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
def __repr__(self):
return 'TreeNode({}, {}, {})'.format(self.val, self.left, self.right)
def lowestCommonAncestor(root, p, q):
"""
:type root: TreeNode
:type p: TreeNode
:type q: TreeNode
:rtype: TreeNode
"""
if root is None:
return None
if p.val == root.val or q.val == root.val:
return root
left_subtree = lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
right_subtree = lowestCommonAncestor(root.right, p, q)
if left_subtree is None and right_subtree is None:
return None
if left_subtree is not None and right_subtree is not None:
return root
if left_subtree is None:
return right_subtree
else:
return left_subtree
例如:
root = TreeNode(2)
root.left = TreeNode(3)
root.left.left = TreeNode(1)
root.right = TreeNode(5)
root.right.left = TreeNode(7)
root.right.right = TreeNode(1)
print(lowestCommonAncestor(root, TreeNode(1), TreeNode(7)))
这将返回树的根作为结果。 result = TreeNode(2)
毫无疑问,根始终是祖先
但是,存在一个比根更低的共同祖先 - TreeNode(5)
。
答案 0 :(得分:0)
你有一些问题: 1)为什么要检查Node.val?您应该能够直接将一个节点与另一个节点进行比较。当你有一个具有多个具有相同值的节点的树时,这应该可以解决问题...假设这是你唯一的问题。
2)如果左子树非空并且右子树非空,为什么还要返回root?当然,在许多情况下,这将返回root。这通常不是我们想要的行为。
你可能想从头开始重新考虑你的算法(你有一些好主意,但现在你发现你犯了一些错误,因为这个问题相当简单/直接,重新思考可能更有利)
建议:由于此问题是树上的问题,并且与搜索/路径有关,请考虑查找从节点p到节点q的路径的问题。我们知道在树中,任何两个节点都只存在一条路径(根据定义,这只是树是一个连通的非循环图)。
在递归到基本情况后,在重新启动时可能会记住这个想法,或者在递归到基本情况之后,您可能想要创建一个数据结构来存储循环中的访问节点然后测试一些条件并且可能会递归更多(基本上是DFS方法与BFS方法,而BFS方法使用显式memoization /添加内存,而DFS使用堆栈来记住事物)。
答案 1 :(得分:0)
代码看起来像这样
def lowestCommonAncestor(root, p, q):
"""
:type root: TreeNode
:type p: TreeNode
:type q: TreeNode
:rtype: TreeNode
"""
flag=0
if root is None:
return None
if p.val == root.val or q.val == root.val:
flag=1
#return root
left_subtree = lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
right_subtree = lowestCommonAncestor(root.right, p, q)
if left_subtree is None and right_subtree is None:
if flag==0:
return None
else:
return root
if left_subtree is not None and right_subtree is not None:
return root
if left_subtree is None:
if flag==1:
if (right_subtree.value!=p && right_subtree.value!=q) || right_subtree.value==root.value:
return right_subtree
elif right_subtree.value!=root.value:
return root
else:
return right_subtree
else:
if flag==1:
if (left_subtree.value!=p && left_subtree.value!=q) || left_subtree.value==root.value:
return left_subtree
elif left_subtree.value!=root.value:
return root
else:
return left_subtree
答案 2 :(得分:0)
这个想法是这样的:我们在root的左右子树中递归搜索p和q。如果左子树的结果为null,则表示p和q不在root的左侧,因此我们可以安全地断定LCA必须位于root的右子树中。如果右子树的结果为空,则类似的结论也适用。但如果它们都不为null,则表明p和q占据了根的任一侧。因此,root是LCA。
class Solution {
public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
if (root == null) {
return root;
}
if (root == p || root == q) {
return root;
}
TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
TreeNode right= lowestCommonAncestor(root.right, p, q);
if (left != null && right != null) {
return root;
} else if (left != null) {
return left;
} else {
return right;
}
}
}