动态规划、DFS 和回溯算法:二叉树问题的三种视角
在计算机科学中,算法是解决问题的核心。特别是对于复杂的问题,不同的算法可以提供不同的解决方案。在本篇博客中,我们将探讨三种算法:动态规划、深度优先搜索(DFS)和回溯算法,它们如何从不同的角度解决以二叉树为基础的问题。
二叉树问题的核心
二叉树是一种非常基础的数据结构,在许多算法问题中都会遇到。一个二叉树由节点和连接节点的边组成,每个节点最多有两个子节点。在解决二叉树问题时,我们通常需要考虑节点的值、树的结构、节点间的关系等因素。
动态规划
动态规划(Dynamic Programming, DP)是解决优化问题的一种方法。它将一个复杂问题分解成一系列子问题,并存储子问题的解,以避免重复计算。在二叉树问题中,动态规划通常关注整棵子树。
动态规划的关注点:子树
当我们使用动态规划解决二叉树问题时,我们通常从叶子节点开始,向上逐步构建解决方案。每个节点都代表了一个子问题的解,而这个解通常依赖于其子节点的解。通过这种方式,我们可以构建出整棵树的解。
例子:二叉树的最大路径和
假设我们要找到一棵二叉树中的最大路径和。在这个问题中,路径可以从任何节点开始,到任何节点结束,但必须沿着树的边行进。这是一个典型的可以用动态规划解决的问题。
我们可以为每个节点定义一个状态,表示“以该节点为根的子树中,从该节点出发的最大路径和”。然后,我们可以用递归的方式,从叶子节点向根节点递推,最终得到整棵树的最大路径和。
/**
* 二叉树的直径
* 给你一棵二叉树的根节点,返回该树的 直径 。
*
* 二叉树的 直径 是指树中任意两个节点之间最长路径的 长度 。这条路径可能经过也可能不经过根节点 root 。
*
* 两节点之间路径的 长度 由它们之间边数表示。
* @param root
* @return
*/
public int diameterOfBinaryTree(TreeNode root) {
deep(root);
return maxDeep - 1;
}
private int deep(TreeNode root){
if(root==null){
return 0;
}
int l = deep(root.left);
int r = deep(root.right);
maxDeep = Math.max(maxDeep,l+r+1);
return 1 + Math.max(l, r);
}
回溯算法
回溯算法是一种通过试错来找到所有/部分解决方案的算法。它的工作原理是逐步构建解决方案,并在发现当前解决方案无法成功时,取消上一步或几步的计算,再尝试其他可能的解决方案。
回溯算法的关注点:树枝
回溯算法在二叉树问题中关注的是“树枝”,即从根节点到叶子节点的路径。在构建解决方案的过程中,回溯算法会遍历这些路径,尝试所有的可能性,并在遇到死胡同时回退。
例子:二叉树的所有路径
例如,如果我们要找到一棵二叉树的所有根到叶子的路径,回溯算法就非常适合。我们从根节点开始,记录下路径,然后递归地探索左右子节点。如果到达叶子节点,就记录下完整的路径。如果递归返回,我们就撤销当前步骤,尝试其他选项。
List<List<Integer>> resultAll = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> binaryTreePaths(TreeNode root) {
List<Integer> result = new ArrayList<>();
if (root != null) {
result.add(root.val);
}
binaryTreePathsSub(root, result);
return resultAll;
}
public void binaryTreePathsSub(TreeNode root, List<Integer> result) {
if (root == null) {
return;
}
if (root.left == null && root.right == null) {
resultAll.add(new ArrayList<>(result));
}
if (root.left != null) {
result.add(root.left.val);
binaryTreePathsSub(root.left, result);
result.remove(result.size() - 1);
}
if (root.right != null) {
result.add(root.right.val);
binaryTreePathsSub(root.right, result);
result.remove(result.size() - 1);
}
}
深度优先搜索(DFS)
深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。DFS探索尽可能深的节点,并在必要时通过回溯来探索其他分支。
DFS的关注点:单个节点
DFS在二叉树问题中关注的是单个节点。它会尝试沿着一条路径深入到不能再深入为止,然后回溯到最近的分叉点,尝试其他路径。
例子:二叉树的深度
一个简单的例子是计算二叉树的最大深度。DFS可以从根节点开始,尽可能深地遍历每个分支,直到到达叶子节点。通过记录遍历过程中的最大深度,我们可以得到整棵树的最大深度。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-761082.html
/**
* 二叉树的最大深度
* @param root
* @return
*/
int maxDepth(TreeNode root) {
traverse(root);
return res;
}
public void traverse(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
deepth++;
traverse(root.left);
if (root.left == null && root.right == null) {
res = Math.max(res, deepth);
}
traverse(root.right);
deepth--;
}
总结
虽然动态规划、回溯算法和DFS都可以用于解决二叉树问题,但它们各自关联。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-761082.html
到了这里,关于动态规划、DFS 和回溯算法:二叉树问题的三种视角的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!