點個贊,看一看,好習慣!本文 GitHub https://github.com/OUYANGSIHAI/JavaInterview 已收錄,這是我花了 3 個月總結的一線大廠 Java 面試總結,本人已拿大廠 offer。
另外,原創文章首發在我的個人部落格:blog.ouyangsihai.cn,歡迎訪問。
今天來聊聊 dfs 的解題方法,這些方法都是總結之後的出來的經驗,有值得借鑑的地方。
1 從二叉樹看 dfs
二叉樹的思想其實很簡單,我們剛剛開始學習二叉樹的時候,在做二叉樹遍歷的時候是不是最常見的方法就是遞迴遍歷,其實,你會發現,二叉樹的題目的解題方法基本上都是遞迴來解題,我們只需要走一步,其他的由遞迴來做。
我們先來看一下二叉樹的前序遍歷、中序遍歷、後序遍歷的遞迴版本。
//前序遍歷
void traverse(TreeNode root) {
System.out.println(root.val);
traverse(root.left);
traverse(root.right);
}
//中序遍歷
void traverse(TreeNode root) {
traverse(root.left);
System.out.println(root.val);
traverse(root.right);
}
//後續遍歷
void traverse(TreeNode root) {
traverse(root.left);
traverse(root.right);
System.out.println(root.val);
}
其實你會發現,二叉樹的遍歷的過程就能夠看出二叉樹遍歷的一個整體的框架,其實這個也是二叉樹的解題的整體的框架就是下面這樣的。
void traverse(TreeNode root) {
//這裡將輸出變成其他操作,我們只完成第一步,後面的由遞迴來完成。
traverse(root.left);
traverse(root.right);
}
我們在解題的時候,我們只需要去想當前的操作應該怎麼實現,後面的由遞迴去實現,至於用前序中序還是後序遍歷,由具體的情況來實現。
下面來幾個二叉樹的熱身題,來體會一下這種解題方法。
另外,這些知識的話,我都寫了原創文章,比較系統的講解了,大家可以看看,會有一定得收穫的。
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1. 如何把⼆叉樹所有的節點中的值加⼀
首先還是一樣,我們先寫出框架。
void traverse(TreeNode root) {
//這裡將輸出變成其他操作,我們只完成第一步,後面的由遞迴來完成。
traverse(root.left);
traverse(root.right);
}
接下來,考慮當前的一步需要做什麼事情,在這裡,當然是給當前的節點加一。
void traverse(TreeNode root) {
if(root == null) {
return;
}
//這裡改為給當前的節點加一。
root.val += 1;
traverse(root.left);
traverse(root.right);
}
發現是不是水到渠成?
不爽?再來一個簡單的。
2. 如何判斷兩棵⼆叉樹是不是同一棵二叉樹
這個問題我們直接考慮當前一步需要做什麼,也就是什麼情況,這是同一顆二叉樹?
1)兩棵樹的當前節點等於空:root1 == null && root2 == null,這個時候返回 true。
2)兩棵樹的當前節點任意一個節點為空:root1 == null || root2 == null,這個時候當然是 false。
3)兩棵樹的當前節點都不為空,但是 val 不一樣:root1.val != root2.val,返回 false。
所以,答案就顯而易見了。
boolean isSameTree(TreeNode root1, TreeNode root2) {
// 都為空的話
if (root1 == null && root2 == null) return true;
// ⼀個為空,⼀個⾮空
if (root1 == null || root2 == null) return false;
// 兩個都⾮空,但 val 不⼀樣
if (root1.val != root2.val) return false;
// 遞迴去做
return isSameTree(root1.left, root2.left) && isSameTree(root1.right, root2.right);
}
有了上面的講解,我相信你已經有了基本的思路了,下面我們來點有難度的題目,小試牛刀。
3. leetcode中等難度解析
114. 二叉樹展開為連結串列
這個題目是二叉樹中的中等難度題目,但是通過率很低,那麼我們用上面的思路來看看是否可以輕鬆解決這個題目。
這個題目乍一看,根據前面的思路,你可以能首先會選擇前序遍歷的方式來解決,是可以的,但是,比較麻煩,因為前序遍歷的方式會改變右節點的指向,導致比較麻煩,那麼,如果前序遍歷不行,就考慮中序和後序遍歷了,由於,在展開的時候,只需要去改變左右節點的指向,所以,這裡其實最好的方式還是用後續遍歷,既然是後續遍歷,那麼我們就可以快速的把後續遍歷的框架寫出來了。
public void flatten(TreeNode root) {
if(root == null){
return;
}
flatten(root.left);
flatten(root.right);
//考慮當前一步做什麼
}
這樣,這個題目的基本思路就出來了,那麼,我們只需要考慮當前一步需要做什麼就可以把這個題目搞定了。
當前一步:由於是後序遍歷,所以順序是左右中
,從展開的順序我們可以看出來,明顯是先連線左節點,後連線右節點,所以,我們肯定要先儲存右節點的值,然後連線左節點,同時,我們的展開之後,只有右節點,所以,左節點應該設定為null。
經過分析,程式碼直接就可以寫出來了。
public void flatten(TreeNode root) {
if(root == null){
return;
}
flatten(root.left);
flatten(root.right);
//考慮當前一步做什麼
TreeNode temp = root.right;//
root.right = root.left;//右指標指向左節點
root.left = null;//左節點值為空
while(root.right != null){
root = root.right;
}
root.right = temp;//最後再將右節點連在右指標後面
}
最終這就是答案了,這不是最佳的答案,但是,這可能是解決二叉樹這種題目的最好的理解方式,同時,非常有助於你理解dfs這種演算法的思想。
105. 從前序與中序遍歷序列構造二叉樹
這個題目也是挺不錯的題目,而且其實在我們學習資料結構的時候,這個題目經常會以解答題的方式出現,讓我們考試的時候來做,確實印象深刻,這裡,我們看看用程式碼怎麼解決。
還是同樣的套路,同樣的思路,已經同樣的味道,再來把這道菜炒一下。
首先,確定先序遍歷、中序遍歷還是後序遍歷,既然是由前序遍歷和中序遍歷來推出二叉樹,那麼,前序遍歷是更好一些的。
這裡我們直接考慮當前一步應該做什麼,然後直接做出來這道菜。
當前一步:回想一下以前做這個題目的思路你會發現,我們去構造二叉樹的時候,思路是這樣的,前序遍歷第一個元素肯定是根節點a,那麼,當前前序遍歷的元素a,在中序遍歷中,在a這個元素的左邊就是左子樹的元素,在a這個元素右邊的元素就是左子樹的元素,這樣是不是就考慮清楚了當前一步,那麼我們唯一要做的就是在中序遍歷陣列中找到a這個元素的位置,其他的遞迴來解決即可。
話不多說,看程式碼。
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
//當前前序遍歷的第一個元素
int rootVal = preorder[0];
root = new TreeNode();
root.val = rootVal;
//獲取在inorder中序遍歷陣列中的位置
int index = 0;
for(int i = 0; i < inorder.length; i++){
if(rootVal == inorder[i]){
index = i;
}
}
//遞迴去做
}
這一步做好了,後面就是遞迴要做的事情了,讓計算機去工作吧。
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
//當前前序遍歷的第一個元素
int rootVal = preorder[0];
root = new TreeNode();
root.val = rootVal;
//獲取在inorder中序遍歷陣列中的位置
int index = 0;
for(int i = 0; i < inorder.length; i++){
if(rootVal == inorder[i]){
index = i;
}
}
//遞迴去做
root.left = buildTree(Arrays.copyOfRange(preorder,1,index+1),Arrays.copyOfRange(inorder,0,index));
root.right = buildTree(Arrays.copyOfRange(preorder,index+1,preorder.length),Arrays.copyOfRange(inorder,index+1,inorder.length));
return root;
}
最後,再把邊界條件處理一下,防止root為null的情況出現。
TreeNode root = null;
if(preorder.length == 0){
return root;
}
ok,這道菜就這麼按照模板炒出來了,相信你,後面的菜你也會抄著炒的。
2 從leetcode的島嶼問題看dfs
1. 步步為營
這一類題目在leetcode還是非常多的,而且在筆試當中你都會經常遇到這種題目,所以,找到解決的方法很重要,其實,最後,你會發現,這類題目,你會了之後就是不再覺得難的題目了。
我們先來看一下題目哈。
題目的意思很簡單,有一個二維陣列,裡面的數字都是0和1,0代表水域,1代表陸地,讓你計算的是陸地的數量,也就是島嶼的數量。
那麼這類題目怎麼去解決呢?
其實,我們可以從前面說的從二叉樹看dfs的問題來看這個問題,二叉樹的特徵很明顯,就是隻有兩個分支可以選擇。
所以,就有了下面的遍歷模板。
//前序遍歷
void traverse(TreeNode root) {
System.out.println(root.val);
traverse(root.left);
traverse(root.right);
}
但是,迴歸到這個題目的時候,你會發現,我們的整個資料結構是一張二維的圖,如下所示。
當你遍歷這張圖的時候,你會怎麼遍歷呢?是不是這樣子?
在(i,j)的位置,是不是可以有四個方向都是可以進行遍歷的,那麼是不是這個題目就有了新的解題思路了。
這樣我們就可以把這個的dfs模板程式碼寫出來了。
void dfs(int[][] grid, int i, int j) {
// 訪問上、下、左、右四個相鄰方向
dfs(grid, i - 1, j);
dfs(grid, i + 1, j);
dfs(grid, i, j - 1);
dfs(grid, i, j + 1);
}
你會發現是不是和二叉樹的遍歷很像,只是多了兩個方向而已。
最後還有一個需要考慮的問題就是:base case,其實二叉樹也是需要討論一下base case的,但是,很簡單,當root == null
的時候,就是base case。
這裡的base case其實也不難,因為這個二維的圖是有邊界的,當dfs的時候發現超出了邊界,是不是就需要判斷了,所以,我們再加上邊界條件。
void dfs(int[][] grid, int i, int j) {
// 判斷 base case
if (!inArea(grid, i, j)) {
return;
}
// 如果這個格子不是島嶼,直接返回
if (grid[i][j] != 1) {
return;
}
// 訪問上、下、左、右四個相鄰方向
dfs(grid, i - 1, j);
dfs(grid, i + 1, j);
dfs(grid, i, j - 1);
dfs(grid, i, j + 1);
}
// 判斷座標 (r, c) 是否在網格中
boolean inArea(int[][] grid, int i, int j) {
return 0 <= i && i < grid.length
&& 0 <= j && j < grid[0].length;
}
到這裡的話其實這個題目已經差不多完成了,但是,還有一點我們需要注意,當我們訪問了某個節點之後,是需要進行標記的,可以用bool也可以用其他數字標記,不然可能會出現迴圈遞迴的情況。
所以,最後的解題就出來了。
void dfs(int[][] grid, int i, int j) {
// 判斷 base case
if (!inArea(grid, i, j)) {
return;
}
// 如果這個格子不是島嶼,直接返回
if (grid[i][j] != 1) {
return;
}
//用2來標記已經遍歷過
grid[i][j] = 2;
// 訪問上、下、左、右四個相鄰方向
dfs(grid, i - 1, j);
dfs(grid, i + 1, j);
dfs(grid, i, j - 1);
dfs(grid, i, j + 1);
}
// 判斷座標 (r, c) 是否在網格中
boolean inArea(int[][] grid, int i, int j) {
return 0 <= i && i < grid.length
&& 0 <= j && j < grid[0].length;
}
沒有爽夠?再來一題。
2. 再來一發
這個題目跟上面的那題很像,但是這裡是求最大的一個島嶼的面積,由於每一個單元格的面積是1,所以,最後的面積就是單元格的數量。
這個題目的解題方法跟上面的那個基本一樣,我們把上面的程式碼複製過去,改改就可以了。
class Solution {
public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) {
if(grid == null){
return 0;
}
int max = 0;
for(int i = 0; i < grid.length; i++){
for(int j = 0; j < grid[0].length; j++){
if(grid[i][j] == 1){
max = Math.max(dfs(grid, i, j), max);
}
}
}
return max;
}
int dfs(int[][] grid, int i, int j) {
// 判斷 base case
if (!inArea(grid, i, j)) {
return 0;
}
// 如果這個格子不是島嶼,直接返回
if (grid[i][j] != 1) {
return 0;
}
//用2來標記已經遍歷過
grid[i][j] = 2;
// 訪問上、下、左、右四個相鄰方向
return 1 + dfs(grid, i - 1, j) + dfs(grid, i + 1, j) + dfs(grid, i, j - 1) + dfs(grid, i, j + 1);
}
// 判斷座標 (r, c) 是否在網格中
boolean inArea(int[][] grid, int i, int j) {
return 0 <= i && i < grid.length
&& 0 <= j && j < grid[0].length;
}
}
基本思路: 每次進行dfs的時候都對島嶼數量進行+1的操作,然後再求所有島嶼中的最大值。
我們看一下我們程式碼的效率如何。
看起來是不是還不錯喲,對的,就是這麼搞事情!!!
最後,這篇文章前前後後寫了快一週的時間把,不知道寫的怎麼樣,但是,我盡力的把自己所想的表達清楚,主要是一種思路跟解題方法,肯定還有很多其他的方法,去LeetCode去看就明白了。
好了,寫的也夠久了,下篇文章再來看看其他的,希望對大家有幫助,再次再見!!
最後,再分享我歷時三個月總結的 Java 面試 + Java 後端技術學習指南,這是本人這幾年及春招的總結,已經拿到了大廠 offer,整理成了一本電子書,拿去不謝,目錄如下:
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