LeetCode面试298,二叉树最长连续序列(Python)

开始想着dfs,两种情况

1.以root为根

2.不以root为根

但是这样需要两个dfs分别进行,那么时间复杂度就上去了。

class Solution:
    def longestConsecutive(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        def dfs(root):
            # 以root为根节点,可以延续几个点
            ans = 1
            if root.left and root.left.val - root.val == 1:
                ans = max(ans, 1+dfs(root.left))
            if root.right and root.right.val - root.val == 1:
                ans = max(ans, 1+dfs(root.right))
            return ans
        if not root: return 0
        ans = dfs(root)
        ans = max(ans, self.longestConsecutive(root.left), self.longestConsecutive(root.right))
        return ans

题解中提出一种思路可以同时进行dfs,只用把所有节点遍历一遍。

从上到下遍历,建立一个dfs(u, v, length),u为v的父节点,v为u的子节点,length以父节点为最后一个节点的序列长度(初始长度为1)

如果子节点刚好比父节点大1,那么length + 1,反之,length = 1

再继续遍历v的子节点

class Solution:
    def __init__(self):
        self.m = 1

    def longestConsecutive(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        self.dfs(root, root, 1)
        return self.m

    def dfs(self, u, v, length):
        # u为父节点,v为子节点,length为初始长度
        if not v: return 
        if v.val - u.val == 1:
            length += 1
            self.m = max(self.m, length)
        else:
            length = 1
        self.dfs(v, v.left, length)
        self.dfs(v, v.right, length)

举一反三,还是按照之前的想法,不过只需要改变一点点,只有一种情况:

以root为根的最长序列

如果root.left.val - root.val==1,那么(以root为根的最长序列)可能就等于(以root.left为根的最长序列+1),如果root.right.val - root.val==1,那么(以root为根的最长序列)可能就等于(以root.right为根的最长序列+1),如果都不满足,那么返回1。

怎么有点像列表维护最长序列。其实就可以将链表想象成多方向的列表。

class Solution:
    def __init__(self):
        self.m = 1

    def longestConsecutive(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        self.dfs(root)
        return self.m

    def dfs(self, root):
        if not root:return
        l, r = self.dfs(root.left), self.dfs(root.right)
        if root.left and root.left.val - root.val == 1:
            l += 1
            self.m = max(self.m, l)
        else:
            l = 0
        if root.right and root.right.val - root.val == 1:
            r += 1
            self.m = max(self.m, r)
        else:
            r = 0
        return max(1, l, r)

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