LC.P987[二叉树的垂序遍历]

题目描述

给你二叉树的根结点 root,请你设计算法计算二叉树的 垂序遍历 序列。

对位于 (row, col) 的每个结点而言,其左右子结点分别位于 (row + 1, col - 1)(row + 1, col + 1) 。树的根结点位于 (0, 0)

二叉树的 垂序遍历 从最左边的列开始直到最右边的列结束,按列索引每一列上的所有结点,形成一个按出现位置从上到下排序的有序列表。如果同行同列上有多个结点,则按结点的值从小到大进行排序。

返回二叉树的 垂序遍历 序列。

示例1

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:[[9],[3,15],[20],[7]]
解释:
列 -1 :只有结点 9 在此列中。
列 0 :只有结点 3 和 15 在此列中,按从上到下顺序。
列 1 :只有结点 20 在此列中。
列 2 :只有结点 7 在此列中。

示例2

输入:root = [1,2,3,4,5,6,7]
输出:[[4],[2],[1,5,6],[3],[7]]
解释:
列 -2 :只有结点 4 在此列中。
列 -1 :只有结点 2 在此列中。
列 0 :结点 1 、5 和 6 都在此列中。
1 在上面,所以它出现在前面。
5 和 6 位置都是 (2, 0) ,所以按值从小到大排序,5 在 6 的前面。
列 1 :只有结点 3 在此列中。
列 2 :只有结点 7 在此列中。

示例3

输入:root = [1,2,3,4,6,5,7]
输出:[[4],[2],[1,5,6],[3],[7]]
解释:
这个示例实际上与示例 2 完全相同,只是结点 5 和 6 在树中的位置发生了交换。
因为 5 和 6 的位置仍然相同,所以答案保持不变,仍然按值从小到大排序。

提示:

  • 树中结点数目总数在范围 [1, 1000]
  • 0 <= Node.val <= 1000

思路

按照题目要求,自定义排序:将节点遍历,先按照列号从小到大排列,若列号相同,则按照行号从小到大排列,若同行同列,则按照值从小到大排列。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
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25
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29
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36
37
38
39
40
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44
45
46
47
/**
* 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 {

List<int[]> list = new ArrayList<>();

public List<List<Integer>> verticalTraversal(TreeNode root) {
List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
dfs(root, 0, 0);
list.sort((a, b) -> {
if (a[1] != b[1]) return a[1] - b[1]; // 列号从小到大
else if (a[0] != b[0]) return a[0] - b[0]; // 同列节点,行号从小到大
else return a[2] - b[2]; // 同行同列节点,按值从小到大
});
int lastCol = Integer.MIN_VALUE, index = -1;
for (int[] cur : list) {
int col = cur[1], val = cur[2];
if (col != lastCol) {
lastCol = col;
ans.add(new ArrayList<>());
++index;
}
ans.get(index).add(val);
}
return ans;
}

private void dfs(TreeNode node, int row, int col) {
if (node == null) return;
list.add(new int[]{row, col, node.val});
dfs(node.left, row + 1, col - 1);
dfs(node.right, row + 1, col + 1);
}
}
  • 时间复杂度:$O(nlogn)$
  • 空间复杂度:$O(n)$