【刷题笔记】LeetCode 222. Count Complete Tree Nodes
题意
给一棵 complete binary tree,数数看一共有多少个结点。做题链接
直观做法:递归
var countNodes = function(root) {
if(root===null) return 0;
return 1+countNodes(root.left)+countNodes(root.right);
};
老实说,一道难度为 medium 的题目,这么几秒钟的时间就做出来,我心中有一种不真实感。
所以,我看了一下 discuss 区其他人的解法,看是不是我自己想的不够深入。
结果发现,我这个做法没错,就是时间复杂度不够优化,如果这道题要真正成为一道难度为medium的题目,需要限制时间复杂度。
下面是一种据说是 O(log(n)^2) 的解法,很聪明,根据不同树结构选择计算左树结点数或右树节点数,可以省去访问大部分结点的时间。
优化做法:计算树高,观察树结构
var countNodes = function(root) {
let h = height(root);
return h === 0 ? 0 :
height(root.right)=== h-1 ? (1 << (h-1)) + countNodes(root.right) :
(1 << (h-2)) + countNodes(root.left) ;
};
function height(root){
return root === null? 0 : 1+height(root.left);
}
首先,height 函数,没啥好说的,跟普通的计算树高度函数不同点在于,充分利用了 complete binary tree 的特点,更加省事。
其次,要理解根据 root 的高度 和 右子树高度的不同情况的选择。
情况一:
height(root) === 0
这个情况没啥好说的,就是边界情况,啥结点都没有,返回0;
情况二:
height(root.right) === h-1
这个情况就是下面图这种情况,右子树至少最左边有一个结点(这个结点把右子树的高度撑到 h-1):
这种情况下,左子树是完整的,它的节点数是 2^(h-1)-1 ,加上根结点,等于 2^(h-1) ,也就是 1 << (h-1) (图中绿色结点总数)。
情况三:
height(root.right) === h-2
这种情况就是右子树最后一层没有任何结点,左子树至少最后一层最左边有一个结点:
这种情况下,右子树是完整的,它的节点数是 2^(h-2)-1 ,加上根结点,等于 2^(h-2) ,也就是 1<<(h-2) (图中绿色结点总数)。
再次优化:用遍历取代递归
直接遍历所有的节点,可以省下反复计算 height 的不必要的时间。
因为很明显,子树的高度 跟 父树的高度 息息相关。如果通过递归,下一次还得重新计算高度值;而用遍历,直接 h--; 就得到子树高度值。(当然你也可以在递归函数中把高度当成参数传递进去,但是不够简洁,没必要)
var countNodes = function(root) {
let h = height(root), nodes = 0;
while(root!==null){
if(height(root.right)===h-1){
nodes += 1 << (h-1);
root = root.right;
}
else{
nodes += 1 << (h-2);
root = root.left;
}
h--;
}
return nodes;
};
function height(root){
return root===null? 0 : 1+height(root.left);
}
第一种简单方法的优化
最开始我用了一种最简单的方法:
var countNodes = function(root) {
if(root===null) return 0;
return 1+countNodes(root.left)+countNodes(root.right);
};
在 LeetCode 的 discuss 区看到 一种优化方法:
var countNodes = function(root) {
if(root===null) return 0;
let left = root.left, right = root.right, height = 1;
while(right !== null){
left = left.left;
right = right.right;
height++;
}
if(left === null) return (1 << height)-1;
return 1 + countNodes(root.left) + countNodes(root.right);
};
这种方法其实也是利用了 Complete Binary Tree 的特点,如果一棵树是完整的(就是它所有树叶都处于同一层),那么在 右子树 为 null 之前, left = left.left; right = right.right; 最左最右两个分枝同时向下延伸,最后一定同时抵达树叶。
这种方法的优化之处在于,当遇到的子树的所有树叶都位于同一层时,它会直接返回该子树的结点数。像下面这样的树,当遇到结点 3, 5, 8 时,不会再调用函数递归,而是直接计算出整颗子树的结点数 (1 << height) - 1 。
总结
要了解数据结构的特点,并且充分利用这些特点来省事。
PS:上面全部代码为 JavaScript
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