LeetCode技巧总结：树与图的dfs递归应用

资源摘要信息:"leetcode走方格起点到终点-leetcode:leetcode" 在本资源中，我们深入探讨了leetcode平台上的多个编程挑战题目的解决方案和相关知识点。这些挑战覆盖了二叉树的重建、链表与二叉搜索树的转换、二叉树的展开、以及动态规划等算法和数据结构的关键概念。 1. 前序与中序重建二叉树： 重建二叉树是二叉树算法中的一项基本技能。给定前序遍历和中序遍历的结果，可以通过递归地创建节点并在中序遍历结果中找到相应位置来重建原始二叉树。在前序序列中，当前下标对应的值是当前创建的节点的值。在中序序列中，找到这个值的位置，可以确定左子树和右子树的中序序列，进而通过长度确定前序序列中左子树和右子树的范围。 2. 后序与中序重建二叉树： 后序与中序重建二叉树与前序和中序重建的方式类似，主要区别在于从后序序列出发，定位最后访问的节点作为根节点，然后在中序序列中定位该根节点，从而分割出左右子树。递归过程与前序和中序重建类似。 3. 有序链表转换为二叉搜索树： 将有序链表转换为二叉搜索树涉及到找到链表的中间节点作为树的根节点。有两种方法可以找到中点：一是先遍历一遍链表计算长度，然后通过长度找到中点；二是使用快慢指针方法，快指针每次移动两步，慢指针每次移动一步，当快指针到达链表末尾时，慢指针所在的位置就是中点。 4. 二叉树展开为链表： 将二叉树展开为单链表的过程要求将每个节点的左子节点放置到它的右子节点位置，然后将左子节点清空。遍历方式可以是前序遍历，此时需要保存上一个节点以进行节点间的链接，或者使用后序遍历，此时可以不需要额外的节点信息。 5. 填充每个节点的下一个右侧节点指针： 在一个不完全的二叉树中填充每个节点的下一个右侧节点指针涉及到对树结构的深层次理解。递归的DFS（深度优先搜索）方法需要处理三种不同的情况以找到下一个右侧节点：同一父节点的右子节点、父节点的右子节点指向同一父节点的左子节点，或者跨父节点的左子节点。 6. 三角形最小路径和： 动态规划是解决最小路径和问题的关键。在从三角形底部开始计算时，每个位置的最小路径和是由其下方或下方相邻位置的较小值加上当前位置的值决定的。这个过程需要从三角形的底部开始，逐层向上计算。 7. 验证回文串： 验证回文串是一个简单的算法问题，通过头尾指针比较，如果字符串是回文，则头尾指针指向的字符应该相等，并继续向中间移动指针进行比较，直到相遇或交错。 8. 根到叶子节点数字之和： 计算从根节点到叶子节点形成的数字之和是一个递归问题。通过递归函数遍历树的每一条路径，并将路径上节点值组成的数字累加到结果中。特别注意的是，当遇到叶子节点时，需要将当前形成的数字加到结果中。 以上各题目的解决方案涉及了二叉树遍历（前序、中序、后序）、链表操作、动态规划和简单的字符串操作等算法概念。掌握这些基本算法对解决更复杂的编程问题大有裨益。 【标签】: "系统开源" 暗示本资源适合参与开源项目和对系统开发有兴趣的读者。对于想要深入理解算法在实际开发中应用的开发者来说，这是一个宝贵的学习资源。