LeetCode力扣第114题：多种算法实现 将二叉树展开为链表

本文主要是介绍LeetCode力扣第114题：多种算法实现 将二叉树展开为链表，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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题目描述

给定一个二叉树，原地将它展开为一个单链表。例如，给定二叉树：

    1/ \2   5/ \   \
3   4   6

展开后应该变为：

1\2\3\4\5\6

方法一：递归展开

解题步骤：

1. 如果树为空，直接返回。
2. 递归展开左子树和右子树。
3. 将左子树插入到右子树的位置。
4. 将原来的右子树接到当前右子树的末端。
5. 考虑到展开后没有左子节点，将左子节点设置为None。

代码示例：

class Solution:def flatten(self, root):if not root:returnself.flatten(root.left)self.flatten(root.right)# 左右子树已经被拉平成一条链表left = root.leftright = root.right# 将左子树作为右子树root.left = Noneroot.right = left# 找到当前右子树（原左子树）的末端并连接原右子树p = rootwhile p.right:p = p.rightp.right = right

方法一的改进主要可以从两个方面进行：优化递归效率和空间使用。虽然基本递归方法简单直观，但它可能导致不必要的栈空间消耗，尤其是在处理非常深的树时可能会导致栈溢出。以下是几种改进策略：

改进1: 尾递归优化

虽然Python默认不支持尾递归优化，但我们可以尽可能减少递归中不必要的操作，将必要的操作移至递归调用之前执行，减少递归调用栈的深度。

改进代码示例：

class Solution:def flatten(self, root):def flattenTree(node):if not node:return None# 如果节点是叶子节点，直接返回if not node.left and not node.right:return node# 递归平展左子树leftTail = flattenTree(node.left)rightTail = flattenTree(node.right)# 将左子树插入到右子树的地方if leftTail:leftTail.right = node.rightnode.right = node.leftnode.left = None# 返回最后的尾部节点return rightTail if rightTail else leftTailflattenTree(root)

改进2: 减少递归深度

尽可能地在每个节点处理完毕后立即释放其左子树的引用，减少Python垃圾回收器的压力，并减少递归深度。

改进代码示例：

class Solution:def flatten(self, root):# Helper function to perform flatten operationdef flattenNode(node):if not node:return None# Flatten the left and right subtreeleft_last = flattenNode(node.left)right_last = flattenNode(node.right)# If there is a left subtree, weave it into the right subtreeif left_last:left_last.right = node.rightnode.right = node.leftnode.left = None# The rightmost node is needed for linking to the parent node's right subtreereturn right_last if right_last else left_lastflattenNode(root)

方法二：迭代展开

解题步骤：

1. 使用栈来辅助迭代过程。
2. 每次取出栈顶元素，如果有右子节点先压栈，再压左子节点。
3. 修改每个节点的右指针指向下一个栈顶元素，左指针设置为None。

代码示例：

class Solution:def flatten(self, root):if not root:returnstack = [root]prev = Nonewhile stack:curr = stack.pop()if prev:prev.right = currprev.left = Noneif curr.right:stack.append(curr.right)if curr.left:stack.append(curr.left)prev = curr

方法三：寻找前驱节点

解题步骤：

1. 对于每个节点，如果左子节点不为空，找到左子树的最右节点（前驱节点）。
2. 将原右子树接到前驱节点的右边。
3. 将左子树移到右边，左子树置为空。
4. 继续处理链表中的下一个节点。

代码示例：

class Solution:def flatten(self, root):curr = rootwhile curr:if curr.left:pre = curr.leftwhile pre.right:pre = pre.rightpre.right = curr.rightcurr.right = curr.leftcurr.left = Nonecurr = curr.right

算法分析

• 时间复杂度：
  • 递归展开：(O(n))，每个节点访问一次。
  • 迭代展开：(O(n))，每个节点访问一次。
  • 寻找前驱节点：(O(n))，每个节点访问一次。
• 空间复杂度：
  • 递归展开：(O(n))，递归栈的空间。
  • 迭代展开：(O(n))，使用了额外的栈。
  • 寻找前驱节点：(O(1))，原地修改，不需要额外空间。

优劣势对比

• 递归展开：
  • 优点：实现简单直观。
  • 缺点：需要额外的栈空间来处理递归。
• 迭代展开：
  • 优点：避免了递归可能导致的栈溢出。
  • 缺点：需要使用栈来存储节点。
• 寻找前驱节点：
  • 优点：不需要额外空间，空间复杂度最优。
  • 缺点：代码逻辑相对复杂，需要处理更多的指针操作。

应用示例

这种技巧在处理需要将树结构线性化处理的场景非常有用，例如在图形界面开发中，需要按特定顺序访问或显示节点信息，或者在需要频繁查找、更新结点而又不频繁修改树结构的数据库和文件系统中。

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