二叉树 leetcode题单 考研

时间: 2023-09-08 20:13:09 浏览: 96
二叉树在LeetCode上有很多相关的题目,下面是一些常见的二叉树题目: 1. 二叉树的遍历:前序遍历、中序遍历、后序遍历 2. 二叉树的层次遍历:按层级顺序遍历二叉树节点 3. 二叉树的最大深度:求二叉树的最大深度 4. 二叉树的最小深度:求二叉树的最小深度 5. 对称二叉树:判断一个二叉树是否是对称的 6. 二叉树的最近公共祖先:找到两个节点的最近公共祖先节点 7. 二叉树的路径总和:判断是否存在从根节点到叶子节点的路径和等于给定值 8. 二叉搜索树中的搜索:在二叉搜索树中查找给定值的节点 9. 二叉搜索树中的插入操作:向二叉搜索树中插入一个节点 10. 二叉搜索树中的删除操作:从二叉搜索树中删除一个节点 这些是一些常见的二叉树题目,你可以在LeetCode上搜索对应的题目编号进行刷题准备。至于考研,我不直接参与考试,但是我可以帮助你解答关于二叉树的问题,希望能对你的学习有所帮助!
相关问题

leetcode 二叉树

二叉树是一种特殊的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点。在LeetCode上,二叉树问题是常见的算法题型,我们需要实现各种操作,如合并树、找出深度、遍历等。 在引用中,给出了一个合并二叉树的解法。该解法使用递归的方式将两棵二叉树合并为一棵新的二叉树。首先判断两棵树是否为空,如果其中一棵为空,就返回另一棵树。然后将两棵树的节点值相加,更新合并后的树的节点值。接着递归地合并左子树和右子树。最后返回合并后的树。 在引用中,介绍了如何找出二叉树的最大深度。该问题可以通过递归的方式来解决。如果树为空,深度为0;否则,深度等于左子树的最大深度和右子树的最大深度中的较大值加1。 在引用中,给出了判断二叉树是否平衡的解法。一个平衡二叉树是指其左右子树的高度差不超过1。该解法使用递归的方式判断每个节点的左右子树是否平衡,并通过引用变量返回当前树的高度。如果左右子树都平衡且高度差不超过1,则当前树为平衡二叉树。

python二叉树面试题

Python二叉树面试题有很多种,以下是其中几个常见的面试题: 1. 二叉树的最大深度:这个问题要求计算给定二叉树的最大深度。可以使用递归的方法来解决,递归函数的定义是返回当前节点的深度,递归终止条件是节点为空时返回0,递归过程中比较左右子树的深度并返回较大值加1。时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。 2. 二叉树的前序遍历:这个问题要求按照前序遍历的顺序输出二叉树的节点值。可以使用递归或迭代的方法来解决。递归方法的思路是先输出当前节点的值,然后递归遍历左子树,最后递归遍历右子树。迭代方法可以使用栈来辅助实现,把根节点压入栈中,然后循环弹出栈顶节点,输出其值,并将其右子节点和左子节点依次压入栈中。时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。 3. 二叉树的层序遍历:这个问题要求按照层序遍历的顺序输出二叉树的节点值。可以使用队列来辅助实现。首先将根节点入队,然后循环直到队列为空,每次从队列中取出一个节点,输出其值,并将其左右子节点依次入队。时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。 以上是几个常见的Python二叉树面试题的解法,根据具体的问题要求和输入条件选择合适的解法即可。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【编程之路】面试必刷TOP101:二叉树系列(23-30,Python实现)](https://blog.csdn.net/be_racle/article/details/125531755)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [【面试题8】二叉树的下一个节点](https://download.csdn.net/download/weixin_38589168/14035034)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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