LeetCode:2415. 反转二叉树的奇数层(层次遍历 Java)

目录

2415. 反转二叉树的奇数层

题目描述:

实现代码与解析:

BFS

原理思路:


2415. 反转二叉树的奇数层

题目描述:

        给你一棵 完美 二叉树的根节点 root ,请你反转这棵树中每个 奇数 层的节点值。

  • 例如,假设第 3 层的节点值是 [2,1,3,4,7,11,29,18] ,那么反转后它应该变成 [18,29,11,7,4,3,1,2] 。

反转后,返回树的根节点。

完美 二叉树需满足:二叉树的所有父节点都有两个子节点,且所有叶子节点都在同一层。

节点的 层数 等于该节点到根节点之间的边数。

示例 1:

输入:root = [2,3,5,8,13,21,34]
输出:[2,5,3,8,13,21,34]
解释:
这棵树只有一个奇数层。
在第 1 层的节点分别是 3、5 ,反转后为 5、3 。

示例 2:

输入:root = [7,13,11]
输出:[7,11,13]
解释: 
在第 1 层的节点分别是 13、11 ,反转后为 11、13 。 

示例 3:

输入:root = [0,1,2,0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2]
输出:[0,2,1,0,0,0,0,2,2,2,2,1,1,1,1]
解释:奇数层由非零值组成。
在第 1 层的节点分别是 1、2 ,反转后为 2、1 。
在第 3 层的节点分别是 1、1、1、1、2、2、2、2 ,反转后为 2、2、2、2、1、1、1、1 。

提示:

  • 树中的节点数目在范围 [1, 214] 内
  • 0 <= Node.val <= 105
  • root 是一棵 完美 二叉树

实现代码与解析:

BFS

/*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {*     int val;*     TreeNode left;*     TreeNode right;*     TreeNode() {}*     TreeNode(int val) { this.val = val; }*     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {*         this.val = val;*         this.left = left;*         this.right = right;*     }* }*/
class Solution {public TreeNode reverseOddLevels(TreeNode root) {Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();q.offer(root);boolean flag = false;while (!q.isEmpty()) {int size = q.size();List<TreeNode> arr = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < size; i++) {TreeNode t = q.peek();q.poll();if (flag) arr.add(t);if (t.left != null) {q.offer(t.left);q.offer(t.right);}}if (flag) {for (int i = 0, j = size - 1; i <j; i++, j--) {int tmp = arr.get(i).val;arr.get(i).val = arr.get(j).val;arr.get(j).val = tmp;}}flag ^= true; // 不同时为真}return root;}
}

原理思路:

        简单的层次遍历,若为奇数层,则放入arr中,遍历完后,反转值。

此题深度从0开始,而且注意是反转值,而不是结点。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/278503.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【单调栈]LeetCode84: 柱状图中最大的矩形

作者推荐 【动态规划】【广度优先搜索】LeetCode:2617 网格图中最少访问的格子数 本文涉及的知识点 单调栈 题目 给定 n 个非负整数&#xff0c;用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻&#xff0c;且宽度为 1 。 求在该柱状图中&#xff0c;能够勾勒出来的矩形…

动态规划——斐波那契数列模型:1137.第N个泰波那契数

文章目录 题目描述算法原理1.状态表示(最重要的&#xff09;什么是状态表示&#xff1f;状态表示怎么来的呢&#xff1f;本题的状态表示 2.状态转移方程(最难的&#xff09;本题的状态转移方程 3.初始化(后三步完成剩下百分之一的细节问题&#xff09;本题的初始化 4.填表顺序本…

怎样下载微博视频而不至于发生“403 Forbidden“现象?

近段时间不知道从什么时候开始&#xff0c;微博视频都不让从网页下载了。以前是看到有想要下载的微博视频&#xff0c;就点进去微博详情页用谷歌浏览器F12进入调试的方式&#xff0c;选“Network”->“Media”->重新F5刷新页面等待调试框里出现链接->在链接上鼠标右键…

MyBatis环境的搭建

1.创建 Maven 工程 打开idea新建一个项目File → Project Structure → Project&#xff0c;build system中选择maven &#xff08;1&#xff09;由于 IDEA 中集成了 Maven&#xff0c;所以我们就不需要下载了&#xff0c;直接使用 IDEA 默认的 Maven 进行项目构建。 &#…

笔记本电脑如何安装openwrt

环境&#xff1a; 联想E14笔记本 装机U盘 DiskImage v1.6 刷写工具 immortalwrt镜像 问题描述&#xff1a; 笔记本电脑如何安装openwrt 解决方案&#xff1a; 一、官方版 1.官网下载固件 2.BIOS关闭安全启动改为引导 3.用U盘启动进入PE系统后&#xff0c;需要先用PE系…

数据结构(七):树介绍及面试常考算法

一、树介绍 1、定义 树形结构是一种层级式的数据结构&#xff0c;由顶点&#xff08;节点&#xff09;和连接它们的边组成。 树类似于图&#xff0c;但区分树和图的重要特征是树中不存在环路。树有以下特点&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;每个节点有零个或多个子节点…

三种好用的在线色彩提取工具

#三种好用的在线色彩提取工具 1.ecjson网站 网址: https://www.ecjson.com/image_color#b1cfea 或点击链接&#xff1a; ecjson在线色彩提取 图1 ecjson网站色彩提取举例 2.微查网 网址&#xff1a;http://zxqsq.wiicha.com/ 或点击链接&#xff1a; 微查网在线色彩提取 …

企业微信旧版-新版网络连接错误,无法登录的解决方案

一.企业微微信无法登录故障 二.解决方案 1.网上的解决方案 **检查网络连接&#xff1a;**确保你的计算机正常连接到互联网。尝试打开其他网页&#xff0c;以确保网络连接正常。 **防火墙和安全软件&#xff1a;**某些防火墙或安全软件可能会阻止企业微信的正常连接。请确保你…

【Axure RP9】的详细安装及Axure入门应用

目录 一 Axure入门安装 1.1 Axure是什么? 1.2 Axure应用场景 1.3 Axure安装 1.3.1 汉化 1.3.2 授权 二, Axure应用 1.1 Axure软件界面概述 1.2 Axure的应用 1.2.1备份 1.2.2 视图显示及网格设置 1.2.3 生成HTML文件 1.2.4 备注说明 一 Axure入门安装 1.1 Axure…

使用blip2进行图片输入文本输出

多模态的重要模型blip2,官方提供模型可以直接用来图片生成文本 github地址&#xff1a;https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2 个人相当于跑了一下blip2的demo&#xff0c;记录下过程&#xff0c;供今后需要参考&#xff1a; 1、首先是环境安装&#…

Tableau快速入门-下载安装加载数据与仪表盘构建

官网介绍 官网连接如下&#xff1a; https://www.tableau.com/zh-cn tableau的产品包括如下&#xff1a; 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/341882097 Tableau是功能强大、灵活且安全些很高的端到端的数据分析平台&#xff0c;它提供了从数据准备、连接、分析、协作到查阅…

[论文阅读]Multimodal Virtual Point 3D Detection

Multimodal Virtual Point 3D Detection 多模态虚拟点3D检测 论文网址&#xff1a;MVP 论文代码&#xff1a;MVP 论文简读 方法MVP方法的核心思想是将RGB图像中的2D检测结果转换为虚拟的3D点&#xff0c;并将这些虚拟点与原始的Lidar点云合并。具体步骤如下&#xff1a; (1)…