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百度面试题c。zz

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找寻二叉树中两个节点的公共父节点中最近的那个节点

 

情况1. 节点只有left/right,没有parent指针,root已知

 

情况2. root未知,但是每个节点都有parent指针

 

情况3. 二叉树是个二叉查找树,且root和两个节点的值(a, b)已知

 

 

 

--------------------------------------------------------------------------------

 

虽然情况一是第一个情况,但是看上去比较复杂,我们放到最后来说,先从第二个情况开始说。

 

                                             10

 

                                          /       \

                                        6         14

                                      /  \       /   \

                                    4   8   12   16

 

                                   /  \

 

                                  3   5

 

画一个二叉树来做例子。如果我们要找38这两个节点的公共父亲节点,我们的做法是首先找到3到根节点的路劲,然后找到8到根节点的路径。

 

                                             10

 

                                          //       \

                                        6         14

                                      /  \        /   \

                                    4   8   12   16

 

                                   /   \

 

                                  3   5

 

3的路径用红色表示,8的用绿色表示,可以看到, 这里的问题实际上是另一个我们熟知的问题,有2个相交的单链表,找出它们的相交点!

 

只要把这个二叉树的图片倒过来看,或者把脖子倒过来看就知道了:)那个方法也是传统的求出linkedList A的长度lengthA, linkedList B的长度LengthB。然后让长的那个链表走过abs(lengthA-lengthB)步之后,齐头并进,就能解决了。

 

自己写了个代码,总觉得有些拖沓冗余,希望有缘人看到文章之后能帮我改写的更和谐一些。

 

还是原来这个图,情况三,如果是个二叉搜索树,而且roota, b已知,我们这个case假设a,b=3,8。从知道根这个条件我们很自然联想到递归(当然不递归也可以)地往下找。关键是收敛条件,什么情况下可以判断出当然检查的这个节点是最近父亲节点呢?其实从这个例子已经可以看出一些端倪了,如果当前访问的节点比a,b来的都小,肯定不行。如果比a,b都大,也不行。那也就是说,这个节点只有在a<=node<=b的区间内才成立(我们假定a<b这里)。这样的问题,网上广为流传着类似的代码:

 

 

好,前面的问题都解决了,我们再回过头来看第一个情况,只有ROOTleft, right节点,没有parent也不是排序树,怎么办?网络上也流传着很多所谓的LCA,RMQ算法,我们不暇找个最合适的,尤其是在面试的时候,特定时间空间下你很难写出一个逻辑非常复杂的东西(比如你会在面试的时候去实现一个Suffix Tree还是用动态规划来求最长公共子串,哪怕效率不同,我也选择动态规划:))。所以这里,碰到类似的问题的时候,我选择简单的记录找到node1node2的路径,然后再把它们的路径用类似的情况二来做分析,比如还是node1=3,node2=8这个case.我们肯定可以从根节点开始找到3这个节点,同时记录下路径3,4,6,10,类似的我们也可以找到8,6,10。我们把这样的信息存储到两个vector里面,把长的vector开始的多余节点3扔掉,从相同剩余长度开始比较,4!=8, 6==6, coooool,我们找到了我们的答案。下面的代码完全按照这个思路写成

 

 

 

这段代码经历了大概30分钟的修改和debug,然后才逐渐稳定下来,真的很难想象如果是在面试的环境下,在纸笔之上会有如何的表现,可能真是只有天知道了。

 

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