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抽丝剥茧剖析二叉树的前序序列化——LeetCode 331题详解

前端

深入剖析二叉树前序序列化:LeetCode 331 题深入解析

什么是二叉树前序序列化?

二叉树是一种数据结构,用于表示层次化的数据。前序序列化是一种将二叉树转换为线性序列的方法,步骤如下:

  1. 访问根节点
  2. 递归访问左子树
  3. 递归访问右子树

LeetCode 331 题:验证二叉树的前序序列化

LeetCode 331 题要求我们验证一个字符串是否是一个有效的二叉树前序序列化。字符串只包含数字、'('、')'和'#'字符。例如,"1,2,3,#,#," 是一个有效的序列,而 "1,#,#" 不是。

解决思路

递归解法

递归解法遵循前序序列化的步骤,逐个处理字符串中的字符。

  1. 如果字符是数字,则创建一个节点。
  2. 如果字符是'(',则递归处理左子树。
  3. 如果字符是')',则递归处理右子树。
  4. 如果字符是'#’,则返回一个空节点。

迭代解法

迭代解法使用栈来跟踪未处理的节点。

  1. 将根节点压入栈。
  2. 遍历字符串中的字符:
    • 如果字符是数字,则创建一个节点并压入栈。
    • 如果字符是'(',则将'#'压入栈并继续。
    • 如果字符是')',则弹出栈顶节点并连接到前一个节点的右子树。
  3. 如果栈为空,则字符串是一个有效的序列。

代码示例

# 递归解法
def isValidSerialization(preorder):
    def helper(i):
        if i == len(preorder):
            return True
        if preorder[i] == "#":
            return helper(i + 1)
        else:
            left = helper(i + 1)
            right = helper(i + 2)
            return left and right and i + 2 < len(preorder) and preorder[i + 1] == "#" and preorder[i + 2] == "#"

    return helper(0)

# 迭代解法
def isValidSerialization(preorder):
    stack = []
    for node in preorder.split(","):
        if node != "#":
            stack.append(node)
        else:
            if not stack or stack.pop() == "#":
                return False
    return not stack

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是字符串的长度。
  • 空间复杂度:O(n) 对于递归解法,O(1) 对于迭代解法。

常见问题解答

  1. 什么是有效的前序序列化?
    一个有效的序列化包含一个根节点,每个非空节点都有一个左子树和一个右子树。
  2. 什么情况下一个序列化是无效的?
    如果序列化的节点数比叶子节点数多,或者序列化的左子树和右子树不匹配,则序列化是无效的。
  3. 递归和迭代解法的区别是什么?
    递归解法使用递归来验证序列,而迭代解法使用栈来跟踪未处理的节点。
  4. 如何处理空节点?
    空节点用字符 '#' 表示。
  5. 序列化的应用是什么?
    序列化用于将二叉树存储在文件中或通过网络传输。