查找二叉树节点 华为od

查找二叉树节点是一项非常基础的算法操作，其实现方式也是非常简明易懂的。在华为OD中，我们可以通过以下步骤完成查找二叉树节点的功能。

1. 首先，输入要查找的节点值，从二叉树的根节点开始进行查找。

2. 如果当前节点为空，那么说明该节点不存在于二叉树中，直接返回 null。

3. 如果当前节点值等于要查找的节点值，那么说明该节点为目标节点，直接返回该节点。

4. 如果当前节点值小于要查找的节点值，那么说明目标节点位于当前节点的右子树中，于是我们在右子树中递归查找。

5. 如果当前节点值大于要查找的节点值，那么说明目标节点位于当前节点的左子树中，于是我们在左子树中递归查找。

6. 如果最终没有找到目标节点，则说明该节点不存在于二叉树中，直接返回 null。

以上就是在华为OD中实现查找二叉树节点的简单步骤。需要注意的是，二叉树的节点值需要满足唯一性，否则在查找时可能会出现错误。此外，查找二叉树节点的时间复杂度通常为 O(log N)，即它具有较高的算法效率。因此，在处理二叉树相关问题时，经常会用到查找二叉树节点这一基础算法。

相关问题

华为od机试真题 python 实现【查找二叉树节点】

题目描述：

输入一个二叉查找树和一个目标节点值，输出这个目标节点在二叉查找树中的层数。如果这个节点不在树中，输出-1。

算法思路：

二叉查找树能快速找到目标节点，因为左边节点小于右边节点，可以用二分思想来优化查找速度。通过递归，比较当前节点值和目标节点值的大小，若相等则返回当前层数即可，若目标节点值小于当前节点值，则向左子树递归查找，否则向右子树递归查找。如果找到节点则返回当前层数，如果递归到叶子节点仍未找到，返回-1。

代码实现：

class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right

class Solution:
def searchBST(self, root: TreeNode, val: int) -> int:
if root.val == val:
return 1
elif val < root.val and root.left:
return self.searchBST(root.left, val) + 1
elif val > root.val and root.right:
return self.searchBST(root.right, val) + 1
else:
return -1

测试样例：

root = TreeNode(4)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(7)
root.left.left = TreeNode(1)
root.left.right = TreeNode(3)

s = Solution()
print(s.searchBST(root, 2)) # 2
print(s.searchBST(root, 5)) # -1

代码解释：

首先定义了一个节点类，包含节点值、左子树和右子树。然后是主要代码部分，将树的根节点和目标节点值作为参数传入函数中。如果当前节点值等于目标节点，则返回当前层数1。如果目标节点值小于当前节点值，且左子树存在，则将目标节点值和左子节点作为参数递归调用函数，返回值加1。如果目标节点值大于当前节点值，且右子树存在，则将目标节点值和右子节点作为参数递归调用函数，返回值加1。如果目标节点不在树中，返回-1。最后的测试样例中，对于二叉树的根节点的左子树中的值为2的节点，输出的结果是2；对于不存在于二叉树中的节点值为5的节点，输出的结果是-1。

华为 od 二叉树遍历

华为 OD (Open Device) 是华为公司于2012年推出的一款开放式智能终端操作系统，它采用了二叉树的遍历算法来管理设备硬件资源，提高资源利用率，实现优化设备性能。

二叉树是一种树型数据结构，每个节点最多有两个子节点，左子节点与右子节点分别称作左子树与右子树。遍历二叉树时，可按照先序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式进行。

华为 OD 采用先序遍历算法，按照根节点、左子树、右子树的次序遍历整个二叉树，以实现对设备资源的管理。具体操作流程如下：

1. 从根节点开始遍历，获取当前根节点的设备节点。
2. 检查当前节点是否被占用，若被占用，则将当前节点设为右子节点，继续遍历右子树。
3. 若当前节点未被占用，则将该设备节点占用，并将其设为左子节点，对其进行操作。
4. 若操作完成，回溯到当前节点的父节点，继续遍历其右子树。

通过以上遍历算法，华为 OD 可以优化设备资源的利用，使得设备能够在使用效率和性能方面达到更高的水平。同时，这种算法还能防止资源的竞争和重复使用，从而提高设备的稳定性和安全性。