Leetcode算法入门第八天（广度优先搜索 / 深度优先搜索（2））Leetcode算法入门第八天（广度优先搜索 / 深度优先搜索（2））
617. 合并二叉树
题目描述
样例
思路
参考代码
116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针
题目描述
样例
思路
参考代码
617. 合并二叉树
题目描述
给你两棵二叉树： root1 和 root2 。
想象一下，当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时，两棵树上的一些节点将会重叠（而另一些不会）。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是：如果两个节点重叠，那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值；否则，不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点。
返回合并后的二叉树。
注意: 合并过程必须从两个树的根节点开始。
样例
输入：root1 = [1,3,2,5], root2 = [2,1,3,null,4,null,7] 输出：[3,4,5,5,4,null,7]
思路
合并二叉树，要求是把两棵树在相同位置的节点值加起来，如果只有一棵树在那个位置有节点，那么就只需要那个节点作为新节点就好。可以使用深度优先搜索的先序遍历，从根节点出发，同时遍历两棵二叉树，先对两个当前节点进行合并成新节点，然后分别合并左右子树。不断递归，直到有一个子树为空，返回另一子树即可。
参考代码
/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {} * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {} * }; */ class Solution { public: //深度优先遍历：先序遍历 TreeNode* mergeTrees(TreeNode* root1, TreeNode* root2) { //递归终点 if(root1==NULL) return root2; if(root2==NULL) return root1; //根节点 TreeNode* merge=new TreeNode(root1->val+root2->val); //访问左子树 merge->left=mergeTrees(root1->left,root2->left); //访问右子树 merge->right=mergeTrees(root1->right,root2->right); return merge; } };
116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针
题目描述
给定一个 完美二叉树 ，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下：
struct Node { int val; Node *left; Node *right; Node *next; }
填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。
初始状态下，所有 next 指针都被设置为 NULL。
样例
输入：root = [1,2,3,4,5,6,7] 输出：[1,#,2,3,#,4,5,6,7,#] 解释：给定二叉树如图 A 所示，你的函数应该填充它的每个 next 指针，以指向其下一个右侧节点，如图 B 所示。序列化的输出按层序遍历排列，同一层节点由 next 指针连接，'#' 标志着每一层的结束。 输入：root = [] 输出：[]
思路
这一题就是考察广度优先遍历，每次遍历一层，通过队列取出队首元素作为当前节点，出队，修改当前节点的next指针为出队后的队首，（注意这一层的最后一个节点没有next指针，而默认所有节点的next指针一开始都是NULL，所以可以直接跳过最后一个节点），然后将下一层节点依次入队，直到队列为空，说明已经遍历完所有节点。
参考代码
/* // Definition for a Node. class Node { public: int val; Node* left; Node* right; Node* next; Node() : val(0), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {} Node(int _val) : val(_val), left(NULL), right(NULL), next(NULL) {} Node(int _val, Node* _left, Node* _right, Node* _next) : val(_val), left(_left), right(_right), next(_next) {} }; */ class Solution { public: //广度遍历 Node* connect(Node* root) { if(root==NULL) return root; //队列来存储遍历的节点 queue<Node*> que; que.push(root); while(!que.empty()) { //这一层的的节点个数 int len=que.size(); Node* pre=NULL; Node* node=NULL; for(int i=0;i<len;i++) { node=que.front(); que.pop(); //当前节点的下一个同层节点现在在队首，最后一个节点没有next指针 if(i<len-1) node->next=que.front(); //压入队列 if(node->left) que.push(node->left); if(node->right) que.push(node->right); } } return root; } };