LeetCode每日一题:1123. 最深叶节点的最近公共祖先(2023.9.6 C++)

目录

[1123. 最深叶节点的最近公共祖先](#1123. 最深叶节点的最近公共祖先)

题目描述:

实现代码与解析:

dfs

原理思路:


1123. 最深叶节点的最近公共祖先

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 1:

复制代码
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:

复制代码
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:

复制代码
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。

实现代码与解析:

dfs

cpp 复制代码
/**
 * 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:
    int dfs(TreeNode* cur) // 获取当前节点可到达的最大深度
    {
        if (cur == NULL) return 0;
        int l = dfs(cur->left);
        int r = dfs(cur->right);

        return max(l, r) + 1;
    }
    TreeNode* lcaDeepestLeaves(TreeNode* root) {

        int dl = dfs(root->left); // 左
        int dr = dfs(root->right); // 右
        if (dl == dr) return root;
        else if (dl > dr) return lcaDeepestLeaves(root->left);
        else return lcaDeepestLeaves(root->right);
    }
};

原理思路:

只要读懂题目就很好写了。

题目含义 :其实就是返回两个最深的节点的最近的公共祖先。

每次递归向深度大的方向递归,若深度相同,说明找到了该节点,返回即可。最深的节点如果只要一个,那就是他自己。

相关推荐
逸风尊者1 天前
2026 主流 Claw 类产品技术报告
人工智能·后端·算法
|_⊙1 天前
红黑树 (C++)
开发语言·c++·学习
楼田莉子1 天前
同步/异步日志系统:工具类以及日志的简单模块
linux·服务器·数据结构·c++
王老师青少年编程1 天前
动态规划之【树形DP】第4课:树形DP应用案例实践3
c++·动态规划·dp·树形dp·csp·信奥赛·提高组
强盛机器学习~1 天前
考虑异常天气和太阳辐射下基于强化学习的无人机三维路径规划
算法·matlab·无人机·强化学习·路径规划·无人机路径规划·q-learning
Pixlout1 天前
《7元接口体系》v1.0
网络·算法·硬件工程
SUNNY_SHUN1 天前
不需要Memory Bank:CMDR-IAD用2D+3D双分支重建做工业异常检测,MVTec 3D 97.3%
论文阅读·人工智能·算法·3d
Matlab光学1 天前
Matlab 复现:分数阶&整数阶OAM 变换
算法·matlab·拓扑学
七点半7701 天前
FFmpeg C++ AI视觉开发核心手册 (整合版)适用场景:视频流接入、AI模型预处理(抽帧/缩放/格式转换)、高性能算法集成。
c++·人工智能·ffmpeg
凌波粒1 天前
LeetCode--459.重复的子字符串(字符串/KMP算法)
算法·leetcode·职场和发展