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synced 2025-07-15 07:20:40 +08:00
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youngyangyang04
@ -7,7 +7,7 @@
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<p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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## 404.左叶子之和
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# 404.左叶子之和
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题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/sum-of-left-leaves/
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@ -17,7 +17,7 @@
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## 思路
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# 思路
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**首先要注意是判断左叶子，不是二叉树左侧节点，所以不要上来想着层序遍历。**
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@ -119,7 +119,7 @@ public:
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## 迭代法
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本题迭代法使用前中后序都是可以的，只要把左叶子节点统计出来，就可以了，那么参考文章 [二叉树：听说递归能做的，栈也能做！](https://mp.weixin.qq.com/s/c_zCrGHIVlBjUH_hJtghCg)和[二叉树：前中后序迭代方式的写法就不能统一一下么？](https://mp.weixin.qq.com/s/WKg0Ty1_3SZkztpHubZPRg)中的写法，可以写出一个前序遍历的迭代法。
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本题迭代法使用前中后序都是可以的，只要把左叶子节点统计出来，就可以了，那么参考文章 [二叉树：听说递归能做的，栈也能做！](https://mp.weixin.qq.com/s/OH7aCVJ5-Gi32PkNCoZk4A)和[二叉树：迭代法统一写法](https://mp.weixin.qq.com/s/ATQMPCpBlaAgrqdLDMVPZA)中的写法，可以写出一个前序遍历的迭代法。
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判断条件都是一样的，代码如下：
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@ -146,7 +146,7 @@ public:
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};
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```
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## 总结
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# 总结
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这道题目要求左叶子之和，其实是比较绕的，因为不能判断本节点是不是左叶子节点。
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@ -157,9 +157,9 @@ public:
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希望通过这道题目，可以扩展大家对二叉树的解题思路。
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## 其他语言版本
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# 其他语言版本
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Java：
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## Java
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**递归**
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@ -204,7 +204,7 @@ class Solution {
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Python：
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## Python
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**递归**
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```python
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@ -250,19 +250,11 @@ class Solution:
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return res
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```
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Go：
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## Go
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> 递归法
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**递归法**
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```go
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||||
/**
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||||
* Definition for a binary tree node.
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||||
* type TreeNode struct {
|
||||
* Val int
|
||||
* Left *TreeNode
|
||||
* Right *TreeNode
|
||||
* }
|
||||
*/
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||||
func sumOfLeftLeaves(root *TreeNode) int {
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||||
var res int
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findLeft(root,&res)
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||||
@ -282,17 +274,9 @@ func findLeft(root *TreeNode,res *int){
|
||||
}
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```
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||||
> 迭代法
|
||||
**迭代法**
|
||||
|
||||
```go
|
||||
/**
|
||||
* Definition for a binary tree node.
|
||||
* type TreeNode struct {
|
||||
* Val int
|
||||
* Left *TreeNode
|
||||
* Right *TreeNode
|
||||
* }
|
||||
*/
|
||||
func sumOfLeftLeaves(root *TreeNode) int {
|
||||
var res int
|
||||
queue:=list.New()
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||||
@ -317,8 +301,10 @@ func sumOfLeftLeaves(root *TreeNode) int {
|
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```
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||||
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||||
JavaScript:
|
||||
递归版本
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||||
## JavaScript
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|
||||
**递归法**
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||||
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||||
```javascript
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||||
var sumOfLeftLeaves = function(root) {
|
||||
//采用后序遍历 递归遍历
|
||||
@ -340,8 +326,9 @@ var sumOfLeftLeaves = function(root) {
|
||||
}
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||||
return nodesSum(root);
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
迭代版本
|
||||
```
|
||||
|
||||
**迭代法**
|
||||
```javascript
|
||||
var sumOfLeftLeaves = function(root) {
|
||||
//采用层序遍历
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@ -96,6 +96,29 @@ public:
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||||
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Java:
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||||
```Java
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||||
class Solution {
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||||
public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {
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||||
//边界判断
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||||
if(nums == null || nums.length <= 1) {
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||||
return new int[]{-1};
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||||
}
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||||
int size = nums.length;
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||||
int[] result = new int[size];//存放结果
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||||
Arrays.fill(result,-1);//默认全部初始化为-1
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||||
Stack<Integer> st= new Stack<>();//栈中存放的是nums中的元素下标
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||||
for(int i = 0; i < 2*size; i++) {
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||||
while(!st.empty() && nums[i % size] > nums[st.peek()]) {
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||||
result[st.peek()] = nums[i % size];//更新result
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||||
st.pop();//弹出栈顶
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||||
}
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||||
st.push(i % size);
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||||
}
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
|
||||
|
||||
Python:
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||||
```python3
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||||
class Solution:
|
||||
@ -112,3 +135,27 @@ class Solution:
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||||
Go:
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||||
|
||||
JavaScript:
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||||
|
||||
```JS
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||||
/**
|
||||
* @param {number[]} nums
|
||||
* @return {number[]}
|
||||
*/
|
||||
var nextGreaterElements = function (nums) {
|
||||
// let map = new Map();
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||||
let stack = [];
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let res = new Array(nums.length).fill(-1);
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||||
for (let i = 0; i < nums.length * 2; i++) {
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while (
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stack.length &&
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||||
nums[i % nums.length] > nums[stack[stack.length - 1]]
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||||
) {
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||||
let index = stack.pop();
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||||
res[index] = nums[i % nums.length];
|
||||
}
|
||||
stack.push(i % nums.length);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return res;
|
||||
};
|
||||
```
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@ -7,7 +7,7 @@
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<p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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||||
## 513.找树左下角的值
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# 513.找树左下角的值
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给定一个二叉树，在树的最后一行找到最左边的值。
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@ -19,7 +19,7 @@
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## 思路
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# 思路
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本地要找出树的最后一行找到最左边的值。此时大家应该想起用层序遍历是非常简单的了，反而用递归的话会比较难一点。
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@ -37,7 +37,7 @@
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如果使用递归法，如何判断是最后一行呢，其实就是深度最大的叶子节点一定是最后一行。
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||||
如果对二叉树深度和高度还有点疑惑的话，请看：[110.平衡二叉树](https://mp.weixin.qq.com/s/isUS-0HDYknmC0Rr4R8mww)。
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||||
如果对二叉树深度和高度还有点疑惑的话，请看：[110.平衡二叉树](https://mp.weixin.qq.com/s/7QeWnxaAB66LjFJOs40XKg)。
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所以要找深度最大的叶子节点。
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@ -53,7 +53,7 @@
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代码如下：
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```
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```C++
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int maxLen = INT_MIN; // 全局变量 记录最大深度
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int maxleftValue; // 全局变量 最大深度最左节点的数值
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void traversal(TreeNode* root, int leftLen)
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@ -75,7 +75,7 @@ void traversal(TreeNode* root, int leftLen)
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代码如下：
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||||
```
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||||
```C++
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||||
if (root->left == NULL && root->right == NULL) {
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if (leftLen > maxLen) {
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maxLen = leftLen; // 更新最大深度
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@ -168,7 +168,7 @@ public:
|
||||
};
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||||
```
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||||
如果对回溯部分精简的代码 不理解的话，可以看这篇[二叉树：找我的所有路径？](https://mp.weixin.qq.com/s/Osw4LQD2xVUnCJ-9jrYxJA)和[二叉树：以为使用了递归，其实还隐藏着回溯](https://mp.weixin.qq.com/s/ivLkHzWdhjQQD1rQWe6zWA) 。这两篇文章详细分析了回溯隐藏在了哪里。
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||||
如果对回溯部分精简的代码 不理解的话，可以看这篇[257. 二叉树的所有路径](https://mp.weixin.qq.com/s/-x0IL-5eb9W0kZC1-TM0Lw)
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## 迭代法
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@ -177,7 +177,7 @@ public:
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只需要记录最后一行第一个节点的数值就可以了。
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||||
如果对层序遍历不了解，看这篇[二叉树：层序遍历登场！](https://mp.weixin.qq.com/s/Gb3BjakIKGNpup2jYtTzog)，这篇里也给出了层序遍历的模板，稍作修改就一过刷了这道题了。
|
||||
如果对层序遍历不了解，看这篇[二叉树：层序遍历登场！](https://mp.weixin.qq.com/s/4-bDKi7SdwfBGRm9FYduiA)，这篇里也给出了层序遍历的模板，稍作修改就一过刷了这道题了。
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代码如下：
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@ -203,20 +203,20 @@ public:
|
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};
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```
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## 总结
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# 总结
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本题涉及如下几点：
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* 递归求深度的写法，我们在[110.平衡二叉树](https://mp.weixin.qq.com/s/isUS-0HDYknmC0Rr4R8mww)中详细的分析了深度应该怎么求，高度应该怎么求。
|
||||
* 递归中其实隐藏了回溯，在[二叉树：以为使用了递归，其实还隐藏着回溯](https://mp.weixin.qq.com/s/ivLkHzWdhjQQD1rQWe6zWA)中讲解了究竟哪里使用了回溯，哪里隐藏了回溯。
|
||||
* 层次遍历，在[二叉树：层序遍历登场！](https://mp.weixin.qq.com/s/Gb3BjakIKGNpup2jYtTzog)深度讲解了二叉树层次遍历。
|
||||
* 递归求深度的写法，我们在[110.平衡二叉树](https://mp.weixin.qq.com/s/7QeWnxaAB66LjFJOs40XKg)中详细的分析了深度应该怎么求，高度应该怎么求。
|
||||
* 递归中其实隐藏了回溯，在[257. 二叉树的所有路径](https://mp.weixin.qq.com/s/-x0IL-5eb9W0kZC1-TM0Lw)中讲解了究竟哪里使用了回溯，哪里隐藏了回溯。
|
||||
* 层次遍历，在[二叉树：层序遍历登场！](https://mp.weixin.qq.com/s/4-bDKi7SdwfBGRm9FYduiA)深度讲解了二叉树层次遍历。
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||||
所以本题涉及到的点，我们之前都讲解过，这些知识点需要同学们灵活运用，这样就举一反三了。
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## 其他语言版本
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# 其他语言版本
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Java：
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## Java
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```java
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// 递归法
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@ -273,9 +273,9 @@ class Solution {
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Python：
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## Python
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||||
**递归 - 回溯**
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递归:
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```python
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class Solution:
|
||||
def findBottomLeftValue(self, root: TreeNode) -> int:
|
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@ -300,7 +300,8 @@ class Solution:
|
||||
__traverse(root, 0)
|
||||
return leftmost_val
|
||||
```
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||||
**迭代 - 层序遍历**
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||||
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||||
迭代 - 层序遍历:
|
||||
```python
|
||||
class Solution:
|
||||
def findBottomLeftValue(self, root: TreeNode) -> int:
|
||||
@ -320,19 +321,12 @@ class Solution:
|
||||
queue.append(cur.right)
|
||||
return result
|
||||
```
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Go：
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||||
> 递归法
|
||||
## Go
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||||
|
||||
递归法：
|
||||
|
||||
```go
|
||||
/**
|
||||
* Definition for a binary tree node.
|
||||
* type TreeNode struct {
|
||||
* Val int
|
||||
* Left *TreeNode
|
||||
* Right *TreeNode
|
||||
* }
|
||||
*/
|
||||
var maxDeep int // 全局变量 深度
|
||||
var value int //全局变量 最终值
|
||||
func findBottomLeftValue(root *TreeNode) int {
|
||||
@ -364,17 +358,9 @@ func findLeftValue (root *TreeNode,deep int){
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
> 迭代法
|
||||
迭代法：
|
||||
|
||||
```go
|
||||
/**
|
||||
* Definition for a binary tree node.
|
||||
* type TreeNode struct {
|
||||
* Val int
|
||||
* Left *TreeNode
|
||||
* Right *TreeNode
|
||||
* }
|
||||
*/
|
||||
func findBottomLeftValue(root *TreeNode) int {
|
||||
queue:=list.New()
|
||||
var gradation int
|
||||
@ -396,8 +382,10 @@ func findBottomLeftValue(root *TreeNode) int {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
JavaScript:
|
||||
1. 递归版本
|
||||
## JavaScript
|
||||
|
||||
递归版本：
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
var findBottomLeftValue = function(root) {
|
||||
//首先考虑递归遍历 前序遍历 找到最大深度的叶子节点即可
|
||||
@ -419,7 +407,8 @@ var findBottomLeftValue = function(root) {
|
||||
return resNode;
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
2. 层序遍历
|
||||
层序遍历：
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
var findBottomLeftValue = function(root) {
|
||||
//考虑层序遍历 记录最后一行的第一个节点
|
||||
|
||||
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