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python怎么求二叉树的LCA

本篇内容介绍了“python怎么求二叉树的LCA”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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题目:求二叉树的LCA,也就是两个节点的最低公共祖先。比如上图的二叉树,节点2和8的LCA是6,节点2和4的LCA是2。

思路:观察给定的二叉树可知,二叉树中任何节点:左节点的值 < 根节点的值 < 右节点的值。根据这个性质,可以做出如下判断:

  • 如果p、q都比根节点小,则在左子树中递归查找最低公共祖先节点。

  • 如果p、q都比根节点大,则在右子树中递归查找最低公共祖先节点。

  • 如果p、q一个比根节点大,一个比根节点小,或者有一个等于根节点,则根节点即为最低公共祖先节点。

Language : cpp

递归方法:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */class Solution {
   
   
   public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {if (p->val < root->val && root->val > q->val)return lowestCommonAncestor(root->left, p, q);else if (p->val > root->val && root->val < q->val)return lowestCommonAncestor(root->right, p, q);elsereturn root;
    }
};

Language : python

递归方法:

# Definition for a binary tree node.# class TreeNode(object):#     def __init__(self, x):#         self.val = x#         self.left = None#         self.right = Noneclass Solution(object):def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):"""
        :type root: TreeNode
        :type p: TreeNode
        :type q: TreeNode
        :rtype: TreeNode
        """if p.val < root.val > q.val:return self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q)elif p.val > root.val < q.val:return self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q)else:return root

迭代方法:

# Definition for a binary tree node.# class TreeNode(object):#     def __init__(self, x):#         self.val = x#         self.left = None#         self.right = Noneclass Solution(object):def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):"""
        :type root: TreeNode
        :type p: TreeNode
        :type q: TreeNode
        :rtype: TreeNode
        """while True:if p.val < root.val > q.val:
                root = root.leftelif p.val > root.val < q.val:
                root = root.rightelse:return root

“python怎么求二叉树的LCA”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


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