Given a binary tree where every node has a unique value, and a target key k, find the value of the nearest leaf node to target k in the tree.

Here, nearest to a leaf means the least number of edges travelled on the binary tree to reach any leaf of the tree. Also, a node is called a leaf if it has no children.

In the following examples, the input tree is represented in flattened form row by row. The actual root tree given will be a TreeNode object.

Example 1:

Input:
root = [1, 3, 2], k = 1
Diagram of binary tree:
1
/ \
3 2 Output: 2 (or 3) Explanation: Either 2 or 3 is the nearest leaf node to the target of 1.

Example 2:

Input:
root = [1], k = 1
Output: 1 Explanation: The nearest leaf node is the root node itself.

Example 3:

Input:
root = [1,2,3,4,null,null,null,5,null,6], k = 2
Diagram of binary tree:
1
/ \
2 3
/
4
/
5
/
6 Output: 3
Explanation: The leaf node with value 3 (and not the leaf node with value 6) is nearest to the node with value 2.

Note:

  1. root represents a binary tree with at least 1 node and at most 1000 nodes.
  2. Every node has a unique node.val in range [1, 1000].
  3. There exists some node in the given binary tree for which node.val == k.

这道题让我们找二叉树中最近的叶结点,叶结点就是最底端没有子结点的那个。我们观察题目中的例子3,发现结点2的最近叶结点是其右边的那个结点3,那么传统的二叉树的遍历只能去找其子结点中的叶结点,像这种同一层水平的结点该怎么弄呢?我们知道树的本质就是一种无向图,但是树只提供了父结点到子结点的连接,反过来就不行了,所以只要我们建立了反向连接,就可以用BFS来找最近的叶结点了。明白了这一点后,我们就先来做反向连接吧,用一个哈希map,建立子结点与其父结点之间的映射,其实我们不用做完所有的反向连接,而是做到要求的结点k就行了,因为结点k的子结点可以直接访问,不需要再反过来查找。我们用DFS来遍历结点,并做反向连接,直到遇到结点k时,将其返回。此时我们得到了结点k,并且做好了结点k上面所有结点的反向连接,那么就可以用BFS来找最近的叶结点了,将结点k加入队列queue和已访问集合visited中,然后开始循环,每次取出队首元素,如果是叶结点,说明已经找到了最近叶结点,直接返回;如果左子结点存在,并且不在visited集合中,那么先将其加入集合,然后再加入队列,同理,如果右子结点存在,并且不在visited集合中,那么先将其加入集合,然后再加入队列;再来看其父结点,如果不在visited集合中,那么先将其加入集合,然后再加入队列。因为题目中说了一定会有结点k,所以在循环内部就可以直接返回了,不会有退出循环的可能,但是为表尊重,我们最后还是加上return -1吧, 参见代码如下:

解法一:

class Solution {
public:
int findClosestLeaf(TreeNode* root, int k) {
unordered_map<TreeNode*, TreeNode*> back;
TreeNode *kNode = find(root, k, back);
queue<TreeNode*> q{{kNode}};
unordered_set<TreeNode*> visited{{kNode}};
while (!q.empty()) {
TreeNode *t = q.front(); q.pop();
if (!t->left && !t->right) return t->val;
if (t->left && !visited.count(t->left)) {
visited.insert(t->left);
q.push(t->left);
}
if (t->right && !visited.count(t->right)) {
visited.insert(t->right);
q.push(t->right);
}
if (back.count(t) && !visited.count(back[t])) {
visited.insert(back[t]);
q.push(back[t]);
}
}
return -;
}
TreeNode* find(TreeNode* node, int k, unordered_map<TreeNode*, TreeNode*>& back) {
if (node->val == k) return node;
if (node->left) {
back[node->left] = node;
TreeNode *left = find(node->left, k, back);
if (left) return left;
}
if (node->right) {
back[node->right] = node;
TreeNode *right = find(node->right, k, back);
if (right) return right;
}
return NULL;
}
};

下面这种解法也挺巧妙的,虽然没有像上面的解法那样建立所有父结点的反向连接,但是这种解法直接提前算出来了所有父结点到结点k的距离,就比如说例子3中,结点k的父结点只有一个,即为结点1,那么算出其和结点k的距离为1,即建立结点1和距离1之间的映射,另外建立结点k和0之间的映射,这样便于从结点k开始像叶结点统计距离。接下来,我们维护一个最小值mn,表示结点k到叶结点的最小距离,还有结果res,指向那个最小距离的叶结点。下面就开始再次遍历二叉树了,如果当前结点为空, 直接返回。否则先在哈希map中看当前结点是否有映射值,有的话就取出来(如果有,则说明当前结点可能k或者其父结点),如果当前结点是叶结点了,那么我们要用当前距离cur和最小距离mn比较,如果cur更小的话,就将mn更新为cur,将结果res更新为当前结点。否则就对其左右子结点调用递归函数,注意cur要加1,参见代码如下:

解法二:

class Solution {
public:
int findClosestLeaf(TreeNode* root, int k) {
int res = -, mn = INT_MAX;
unordered_map<int, int> m;
m[k] = ;
find(root, k, m);
helper(root, -, m, mn, res);
return res;
}
int find(TreeNode* node, int k, unordered_map<int, int>& m) {
if (!node) return -;
if (node->val == k) return ;
int r = find(node->left, k, m);
if (r != -) {
m[node->val] = r;
return r + ;
}
r = find(node->right, k, m);
if (r != -) {
m[node->val] = r;
return r + ;
}
return -;
}
void helper(TreeNode* node, int cur, unordered_map<int, int>& m, int& mn, int& res) {
if (!node) return;
if (m.count(node->val)) cur = m[node->val];
if (!node->left && !node->right) {
if (mn > cur) {
mn = cur;
res = node->val;
}
}
helper(node->left, cur + , m, mn, res);
helper(node->right, cur + , m, mn, res);
}
};

参考资料:

https://leetcode.com/problems/closest-leaf-in-a-binary-tree/

https://leetcode.com/problems/closest-leaf-in-a-binary-tree/discuss/109960/java-dfs-bfs-27ms

https://leetcode.com/problems/closest-leaf-in-a-binary-tree/discuss/109963/java-short-solution28-ms-solution

LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)

[LeetCode] Closest Leaf in a Binary Tree 二叉树中最近的叶结点的更多相关文章

  1. Leetcode: Closest Leaf in a Binary Tree

    Given a binary tree where every node has a unique value, and a target key k, find the value of the n ...

  2. [LeetCode] Second Minimum Node In a Binary Tree 二叉树中第二小的结点

    Given a non-empty special binary tree consisting of nodes with the non-negative value, where each no ...

  3. Leetcode671.Second Minimum Node In a Binary Tree二叉树中的第二小结点

    给定一个非空特殊的二叉树,每个节点都是正数,并且每个节点的子节点数量只能为 2 或 0.如果一个节点有两个子节点的话,那么这个节点的值不大于它的子节点的值. 给出这样的一个二叉树,你需要输出所有节点中 ...

  4. [LeetCode] 111. Minimum Depth of Binary Tree 二叉树的最小深度

    Given a binary tree, find its minimum depth. The minimum depth is the number of nodes along the shor ...

  5. 【LeetCode】Minimum Depth of Binary Tree 二叉树的最小深度 java

    [LeetCode]Minimum Depth of Binary Tree Given a binary tree, find its minimum depth. The minimum dept ...

  6. [LeetCode] 111. Minimum Depth of Binary Tree ☆(二叉树的最小深度)

    [Leetcode] Maximum and Minimum Depth of Binary Tree 二叉树的最小最大深度 (最小有3种解法) 描述 解析 递归深度优先搜索 当求最大深度时,我们只要 ...

  7. LeetCode 742. Closest Leaf in a Binary Tree

    原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/closest-leaf-in-a-binary-tree/ 题目: Given a binary tree where e ...

  8. [LeetCode] 104. Maximum Depth of Binary Tree 二叉树的最大深度

    Given a binary tree, find its maximum depth. The maximum depth is the number of nodes along the long ...

  9. [LeetCode] Average of Levels in Binary Tree 二叉树的层平均值

    Given a non-empty binary tree, return the average value of the nodes on each level in the form of an ...

随机推荐

  1. WebAPI问题追踪日志记录过滤器

    公司项目比较坑爹,毕竟涉及到前后端分离.多部门协作,很多时候系统出问题,哪怕已经很清楚了,协作方依然要我们把API调用入参.响应等记录下来,而且是全记录,不光是异常调用,待调查结束后这些日志又需要卸下 ...

  2. RDD概念、特性、缓存策略与容错

    一.RDD概念与特性 1. RDD的概念 RDD(Resilient Distributed Dataset),是指弹性分布式数据集.数据集:Spark中的编程是基于RDD的,将原始数据加载到内存变成 ...

  3. eclipse配置svn方法

    一.在Eclipse里下载Subclipse插件 方法一:从Eclipse Marketplace里面下载 具体操作:打开Eclipse --> Help --> Eclipse Mark ...

  4. Alpha冲刺Day7

    Alpha冲刺Day7 一:站立式会议 今日安排: 由林静和周静平共同完成企业风险分级展示这一模块的分级列表展示,该模块主要提供企业自查风险的条件查询功能 由黄腾飞和张梨贤共同完成企业风险分级展示的分 ...

  5. labview与单片机串口通信

    labview与单片机串口通信   VISA是虚拟仪器软件体系结构的缩写(即Virtual Instruments Software Architecture),实质上是一个I/O口软件库及其规范的总 ...

  6. Python之旅.第三章.函数3.29

    一.无参装饰器 1 开放封闭原则 软件一旦上线后,就应该遵循开放封闭原则,即对修改源代码是封闭的,对功能的扩展是开放的 也就是说我们必须找到一种解决方案: 能够在不修改一个功能源代码以及调用方式的前提 ...

  7. java图片处理开源框架

    java图片处理开源框架 以前一直不明白,java开源框架什么意思,搜集资料得出以下结论 其实java框架可以理解为一个工具或者一个插件,将一个公用的.常用的技术封装起来,处理一些基础的.繁琐的问题. ...

  8. mysql常用命令整理

    #不压缩备份 mysqldump -u root -p userpassword databasename > /tmp/backupfile.sql #压缩备份 mysqldump -u ro ...

  9. JSON(三)——java中对于JSON格式数据的解析之json-lib与jackson

    java中对于JSON格式数据的操作,主要是json格式字符串与JavaBean之间的相互转换.java中能够解析JSON格式数据的框架有很多,比如json-lib,jackson,阿里巴巴的fast ...

  10. Python学习之条件判断和循环

    #coding= utf-8 # 条件判断和循环 # 如果if语句判断是True,就把缩进的两行print语句执行了,否则,什么也不做 age1 = 20 if age1 >= 18: prin ...