Description:
Given the root of a binary tree, return the lowest common ancestor of its deepest leaves.
Recall that:
The node of a binary tree is a leaf if and only if it has no children
The depth of the root of the tree is 0. if the depth of a node is d, the depth of each of its children is d + 1.
The lowest common ancestor of a set S of nodes, is the node A with the largest depth such that every node in S is in the subtree with root A.
Example:
Example 1:
[图片上传失败...(image-41d2a4-1650928374413)]
Input: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]
Output: [2,7,4]
Explanation: We return the node with value 2, colored in yellow in the diagram.
The nodes coloured in blue are the deepest leaf-nodes of the tree.
Note that nodes 6, 0, and 8 are also leaf nodes, but the depth of them is 2, but the depth of nodes 7 and 4 is 3.
Example 2:
Input: root = [1]
Output: [1]
Explanation: The root is the deepest node in the tree, and it's the lca of itself.
Example 3:
Input: root = [0,1,3,null,2]
Output: [2]
Explanation: The deepest leaf node in the tree is 2, the lca of one node is itself.
Constraints:
The number of nodes in the tree will be in the range [1, 1000].
0 <= Node.val <= 1000
The values of the nodes in the tree are unique.
Note:
This question is the same as 865
题目描述:
给你一个有根节点 root 的二叉树,返回它 最深的叶节点的最近公共祖先 。
回想一下:
叶节点 是二叉树中没有子节点的节点
树的根节点的 深度 为 0,如果某一节点的深度为 d,那它的子节点的深度就是 d+1
如果我们假定 A 是一组节点 S 的 最近公共祖先,S 中的每个节点都在以 A 为根节点的子树中,且 A 的深度达到此条件下可能的最大值。
示例 :
示例 1:
[图片上传失败...(image-161aa9-1650928374413)]
输入:root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]
输出:[2,7,4]
解释:我们返回值为 2 的节点,在图中用黄色标记。
在图中用蓝色标记的是树的最深的节点。
注意,节点 6、0 和 8 也是叶节点,但是它们的深度是 2 ,而节点 7 和 4 的深度是 3 。
示例 2:
输入:root = [1]
输出:[1]
解释:根节点是树中最深的节点,它是它本身的最近公共祖先。
示例 3:
输入:root = [0,1,3,null,2]
输出:[2]
解释:树中最深的叶节点是 2 ,最近公共祖先是它自己。
提示:
树中的节点数将在 [1, 1000] 的范围内。
0 <= Node.val <= 1000
每个节点的值都是 独一无二 的。
注意:
本题与力扣 865 重复
思路:
DFS
这题目也太绕了, 题意是找到一棵树, 这棵树上所有的结点或者子结点包含深度最深的叶子结点
其实就是找到左子树和右子树高度相等的根结点
对每个结点查找高度即可
时间复杂度为 O(n), 空间复杂度为 O(n)
代码:
C++:
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
* };
*/
class Solution
{
public:
TreeNode* lcaDeepestLeaves(TreeNode* root)
{
if (!root) return root;
int left = depth(root -> left), right = depth(root -> right);
return left > right ? lcaDeepestLeaves(root -> left) : (left < right ? lcaDeepestLeaves(root -> right) : root);
}
private:
int depth(TreeNode* root)
{
return !root ? 0 : max(depth(root -> left), depth(root -> right)) + 1;
}
};
Java:
/**
* 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 lcaDeepestLeaves(TreeNode root) {
if (root == null) return root;
int left = depth(root.left), right = depth(root.right);
return left > right ? lcaDeepestLeaves(root.left) : (left < right ? lcaDeepestLeaves(root.right) : root);
}
private int depth(TreeNode root) {
return root == null ? 0 : Math.max(depth(root.left), depth(root.right)) + 1;
}
}
Python:
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def lcaDeepestLeaves(self, root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
def depth(node: TreeNode) -> int:
return 0 if not node else max(depth(node.left), depth(node.right)) + 1
return root if not root or (l := depth(root.left)) == (r := depth(root.right)) else self.lcaDeepestLeaves(root.left) if l > r else self.lcaDeepestLeaves(root.right)
文章目录一、概述简介原理模块二、配置Mysql使用版本环境要求1.操作系统2.mysql要求三、配置canal-server离线下载在线下载上传解压修改配置单机配置集群配置分库分表配置1.修改全局配置2.实例配置垂直分库水平分库3.修改group-instance.xml4.启动监听四、配置canal-adapter1修改启动配置2配置映射文件3启动ES数据同步查询所有订阅同步数据同步开关启动4.验证五、配置canal-admin一、概述简介canal是Alibaba旗下的一款开源项目,Java开发。基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费。Git地址:https://github.co
ES一、简介1、ElasticStackES技术栈:ElasticSearch:存数据+搜索;QL;Kibana:Web可视化平台,分析。LogStash:日志收集,Log4j:产生日志;log.info(xxx)。。。。使用场景:metrics:指标监控…2、基本概念Index(索引)动词:保存(插入)名词:类似MySQL数据库,给数据Type(类型)已废弃,以前类似MySQL的表现在用索引对数据分类Document(文档)真正要保存的一个JSON数据{name:"tcx"}二、入门实战{"name":"DESKTOP-1TSVGKG","cluster_name":"elasticsear
ValidPalindromeGivenastring,determineifitisapalindrome,consideringonlyalphanumericcharactersandignoringcases. [#125]Example:"Aman,aplan,acanal:Panama"isapalindrome."raceacar"isnotapalindrome.Haveyouconsiderthatthestringmightbeempty?Thisisagoodquestiontoaskduringaninterview.Forthepurposeofthisproblem
假设我有一个在Ruby中看起来像这样的哈希:{:ie0=>"Hi",:ex0=>"Hey",:eg0=>"Howdy",:ie1=>"Hello",:ex1=>"Greetings",:eg1=>"Goodday"}有什么好的方法可以将它变成如下内容:{"0"=>{"ie"=>"Hi","ex"=>"Hey","eg"=>"Howdy"},"1"=>{"ie"=>"Hello","ex"=>"Greetings","eg"=>"Goodday"}} 最佳答案 您要求一个好的方法来做到这一点,所以答案是:一种您或同事可以在六个月后理解
我目前有一个reddit克隆类型的网站。我正在尝试根据我的用户之前喜欢的帖子推荐帖子。看起来K最近邻或k均值是执行此操作的最佳方法。我似乎无法理解如何实际实现它。我看过一些数学公式(例如k表示维基百科页面),但它们对我来说并没有真正意义。有人可以推荐一些伪代码,或者可以查看的地方,以便我更好地了解如何执行此操作吗? 最佳答案 K最近邻(又名KNN)是一种分类算法。基本上,您采用包含N个项目的训练组并对它们进行分类。如何对它们进行分类完全取决于您的数据,以及您认为该数据的重要分类特征是什么。在您的示例中,这可能是帖子类别、谁发布了该项
我一定是犯了n00b错误。我编写了以下Ruby代码:moduleFoodefbar(number)returnnumber.to_s()endendputsFoo.bar(1)测试.rb:6:in':undefinedmethodbar'forFoo:Module(NoMethodError)我想在名为Foo.bar的模块上定义一个方法。但是,当我尝试运行代码时,出现未定义方法错误。我做错了什么? 最佳答案 你可以这样做:moduleFoodefself.bar(number)number.to_sendendputsFoo.bar
如何使用Ruby(和Rails,如果有相关的辅助方法)获取最近发生的星期三?最终需要实际日期(5/1/2013)。 最佳答案 time=Time.nowdays_to_go_back=(time.wday+4)%7last_wed=days_to_go_back.days.ago 关于ruby-on-rails-获取最近发生的星期三?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions
文章目录1.任务背景2.任务目标3.相关知识点4.任务实操4.1安装配置JDK4.2启动FISCOBCOS4.3下载解压WeBASE-Front4.4拷贝sdk证书文件4.5启动节点4.6访问节点4.7检查运行状态5.任务总结1.任务背景FISCOBCOS其实是有控制台管理工具,用来对区块链系统进行各种管理操作。但是对于初学者来说,还是可视化界面更友好,本节就来介绍WeBASE管理平台,这是一款微众银行开源的自研区块链中间件平台,可以降低区块链使用的门槛,大幅提高区块链应用的开发效率。微众银行是腾讯牵头设立的民营银行,在国内民营银行里还是比较出名的。微众银行参与FISCOBCOS生态建设,一定
前言我们习惯用idea编写、调试代码,在LeetCode上刷题时,如果能够在IDEA编写代码,并且做好代码管理,是一件事半功倍的事情。对于后续复习题目,做笔记也会非常便利。本文目的在于介绍LeetCodeEditor的使用,以及配置工具类,最终目录结构如下:note:放置笔记src:放置代码leetcode.editor.cn:插件LeetCodeEditor自动生成utils:自定义的工具包,可用于自动化输入测试用例,定义题目需要的类(结构体)out:运行测试时自动生成LeetCodeEditorGitHub:https://github.com/shuzijun/leetcode-edit
基本上我想选择一个节点(div),其中它的子节点(h1,b,h3)包含指定的文本。Childtext1Childtext2...Childtext3我期待的是/html/div/而不是/html/div/h1我在下面有这个,但不幸的是返回了child,而不是div的xpath。expression="//div[contains(text(),'Childtext1')]"doc.xpath(expression)我期待的是/html/div/而不是/html/div/h1那么有没有一种方法可以简单地使用xpath语法来做到这一点? 最佳答案