二叉树节点的最大距离
2015-07-10 11:23
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问题定义
如果我们把二叉树看成一个图,父子节点之间的连线看成是双向的,我们姑且定义"距离"为两节点之间边的个数。写一个程序求一棵二叉树中相距最远的两个节点之间的距离。
书上的解法
书中对这个问题的分析是很清楚的,我尝试用自己的方式简短覆述。
计算一个二叉树的最大距离有两个情况:
情况A: 路径经过左子树的最深节点,通过根节点,再到右子树的最深节点。
情况B: 路径不穿过根节点,而是左子树或右子树的最大距离路径,取其大者。
只需要计算这两个情况的路径距离,并取其大者,就是该二叉树的最大距离。
我也想不到更好的分析方法。
但接着,原文的实现就不如上面的清楚 (源码可从这里下载):
?
这段代码有几个缺点:
算法加入了侵入式(intrusive)的资料nMaxLeft, nMaxRight
使用了全局变量 nMaxLen。每次使用要额外初始化。而且就算是不同的独立资料,也不能在多个线程使用这个函数
逻辑比较复杂,也有许多 NULL 相关的条件测试。
我的尝试
我认为这个问题的核心是,情况A 及 B 需要不同的信息: A 需要子树的最大深度,B 需要子树的最大距离。下面的maxdepth就是最大深度,从root根节点-------叶子节点,lhs和rhs子树的maxdistance是子树中的节点之间的最大距离,最后result的maxdistance是最终的最大距离,这个距离的节点可能在不同的子树中,也可能在同一子树中。。。。。
只要函数能在一个节点同时计算及传回这两个信息,代码就可以很简单:
?
计算 result 的代码很清楚;nMaxDepth 就是左子树和右子树的深度加1;nMaxDistance 则取 A 和 B 情况的最大值。
为了减少 NULL 的条件测试,进入函数时,如果节点为 NULL,会传回一个 empty 变量。比较奇怪的是 empty.nMaxDepth = -1,目的是让调用方 +1 后,把当前的不存在的 (NULL) 子树当成最大深度为 0。
除了提高了可读性,这个解法的另一个优点是减少了 O(节点数目) 大小的侵入式资料,而改为使用 O(树的最大深度) 大小的栈空间。这个设计使函数完全没有副作用(side effect)。
测试代码
以下也提供测试代码给读者参考 (页数是根据第7次印刷,节点是由上至下、左至右编号):
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如果我们把二叉树看成一个图,父子节点之间的连线看成是双向的,我们姑且定义"距离"为两节点之间边的个数。写一个程序求一棵二叉树中相距最远的两个节点之间的距离。
书上的解法
书中对这个问题的分析是很清楚的,我尝试用自己的方式简短覆述。
计算一个二叉树的最大距离有两个情况:
情况A: 路径经过左子树的最深节点,通过根节点,再到右子树的最深节点。
情况B: 路径不穿过根节点,而是左子树或右子树的最大距离路径,取其大者。
只需要计算这两个情况的路径距离,并取其大者,就是该二叉树的最大距离。
我也想不到更好的分析方法。
但接着,原文的实现就不如上面的清楚 (源码可从这里下载):
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算法加入了侵入式(intrusive)的资料nMaxLeft, nMaxRight
使用了全局变量 nMaxLen。每次使用要额外初始化。而且就算是不同的独立资料,也不能在多个线程使用这个函数
逻辑比较复杂,也有许多 NULL 相关的条件测试。
我的尝试
我认为这个问题的核心是,情况A 及 B 需要不同的信息: A 需要子树的最大深度,B 需要子树的最大距离。下面的maxdepth就是最大深度,从root根节点-------叶子节点,lhs和rhs子树的maxdistance是子树中的节点之间的最大距离,最后result的maxdistance是最终的最大距离,这个距离的节点可能在不同的子树中,也可能在同一子树中。。。。。
只要函数能在一个节点同时计算及传回这两个信息,代码就可以很简单:
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为了减少 NULL 的条件测试,进入函数时,如果节点为 NULL,会传回一个 empty 变量。比较奇怪的是 empty.nMaxDepth = -1,目的是让调用方 +1 后,把当前的不存在的 (NULL) 子树当成最大深度为 0。
除了提高了可读性,这个解法的另一个优点是减少了 O(节点数目) 大小的侵入式资料,而改为使用 O(树的最大深度) 大小的栈空间。这个设计使函数完全没有副作用(side effect)。
测试代码
以下也提供测试代码给读者参考 (页数是根据第7次印刷,节点是由上至下、左至右编号):
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