leetcode 深搜广搜

遍历整个grid数组，当发现有1的时候，就把和这个1连成片的1都置为0，并增加一个计数。最后返回这个计数。

广搜，但这个代码通不过测试，栈溢出。

class Solution {
public:
    void bfs(vector<vector<char>>& grid,int i,int j){
        if(i<0||j<0||i>=grid.size()||j>=grid[0].size()) return;
        if(grid[i][j]=='0') return;
        //标记为以及记录过
        grid[i][j]=='0';
        bfs(grid,i+1,j);
        bfs(grid,i-1,j);
        bfs(grid,i,j+1);
        bfs(grid,i,j-1);
    }
    int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
        int ans=0;
        for(int i=0;i<grid.size();i++){
            for(int j=0;j<grid[0].size();j++){
                if(grid[i][j]=='0') continue;
                //当为”1“时
                ans++;
                bfs(grid,i,j);
            }
        }
        return ans;
    }
};

解法2：

深搜(DFS) 。 这个题也是《挑战程序设计》的第一个深搜的题。

思路：与《挑战程序设计》相同。只不过这个题是要遍历上下左右四个方向，而《挑战程序设计》是8个方向。

class Solution {
public:
    void dfs(vector<vector<char>>& grid,int i,int j){
        int nr = grid.size();
        int nc = grid[0].size();
        grid[i][j] = '0';
        if(i-1>=0 && grid[i-1][j]=='1') dfs(grid,i-1,j);
        if(i+1<nr && grid[i+1][j]=='1') dfs(grid,i+1,j);
        if(j-1>=0 && grid[i][j-1]=='1') dfs(grid,i,j-1);
        if(j+1<nc && grid[i][j+1]=='1') dfs(grid,i,j+1);
    }
    int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {
        int nr = grid.size();
        if(!nr) return 0;
        int nc = grid[0].size();
        int isLand = 0;
        for(int i=0;i<nr;i++){
            for(int j=0;j<nc;j++){
                if(grid[i][j]=='1'){
                    dfs(grid,i,j);
                    isLand++;
                }
            }
        }
        return isLand;
    }
};

---

class Solution {
public:
    int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {
        int res=0;
        for(int i=0;i<grid.size();i++){
            for(int j=0;j<grid[0].size();j++){
                if(grid[i][j]==1){
                    res=max(res,helper(grid,i,j,0));
                }
            }
        }
        return res;
    }
    int helper(vector<vector<int>>& grid,int row,int col,int sum){
        if(row<0||row>=grid.size()||col<0||col>=grid[0].size()||grid[row][col]!=1){
            return 0;
        }
        grid[row][col]=0;
        sum++;
        sum+=helper(grid,row-1,col,0)
        +helper(grid,row+1,col,0)
        +helper(grid,row,col-1,0)
        +helper(grid,row,col+1,0);
        return sum;
    }
};

---

从这个题中，可以利用递归，把一个树的所有叶子节点按从左到右的顺序放入vector<int>型中。

class Solution {
public:
    bool leafSimilar(TreeNode* root1, TreeNode* root2) {
        vector<int> res1,res2;
        vert(root1,res1);
        vert(root2,res2);
        if(res1==res2) return true;
        return false;
    }
    void vert(TreeNode* root,vector<int>& res){
        //递归终止条件
        if(!root) return;
        //本层要做的事：先找到左边的叶子节点，把val放入res中,再对右叶子做同样操作
        vert(root->left,res);
        //判断叶子节点的条件
        if(!root->left&&!root->right) res.push_back(root->val);
        vert(root->right,res);
    }
};

---

 从这个题中学到了用map，实现映射，其实也算hash。以便某些题目需要的时候避免了反复用循环来查询。但map需要初始化。

map 的实现是红黑树，unordered_map的实现是hash。

 借鉴评论（此代码超时）用stack存储：

这其实也是广度优先搜索，但是效率没有下面的高。

class Solution {
public:
    int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
        stack<int> e;
        int count=0;
        e.push(id);
        while(!e.empty()){
            int node=e.top();
            vector<int> vec;
            e.pop();
            for(int i=0;i<employees.size();i++){
                if(employees[i]->id==id){
                    count += employees[i]->importance;
                    vec=employees[i]->subordinates;
                    for(int j=0;j<vec.size();j++){
                        e.push(vec[j]);
                    }
                    break;
                }
            }
        }
        return count;
    }
};

 

用map 存储

深搜（递归）：

class Solution {
public:
    int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
        map<int,Employee*> m;
        for(auto e:employees){//初始化map
            m[e->id]=e;
        }
        int res=dfs(id,m);
        return res;
    }
    int dfs(int id,map<int,Employee*> map){
        if(map[id]->subordinates.size()==0) return map[id]->importance;
        int imp=map[id]->importance;
        for(auto tmp:map[id]->subordinates){
            imp += dfs(tmp,map);
        }
        return imp;
    }
};

 来自巨佬的代码：

广度优先搜索：

先介绍unordered_map:

https://www.cnblogs.com/tp-16b/p/9156810.html

class Solution {
public:
    int getImportance(vector<Employee*> employees, int id) {
        int sumImportance=0;
        unordered_map<int,Employee*> hashMap;
        //初始化
        for(auto employee:employees){
            hashMap[employee->id]=employee;
        }
        queue<int> myQue;//广度优先搜索队列
        myQue.push(id);
        //开始搜索
        while(!myQue.empty()){
            id=myQue.front();
            myQue.pop();
            sumImportance += hashMap[id]->importance;
            for(auto subordinate:hashMap[id]->subordinates){
                myQue.push(subordinate);
            }   
        }
        return sumImportance;
    }
};

---

                

 思路：利用中序遍历得到vector，之后就好办了！

class Solution {
public:
    TreeNode* increasingBST(TreeNode* root) {
        if(!root) return NULL;
        vector<int> v=inorderTraversal(root);
        TreeNode* temp=new TreeNode(v[0]);
        TreeNode* p=temp;
        temp->left=NULL;
        for(int i=1;i<=v.size()-1;i++){
            TreeNode* node=new TreeNode(v[i]);
            temp->right=node;
            temp=node;
        }
        return p; 
    }
    //中序遍历
    vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {
        stack<TreeNode*> stk;
        vector<int> vec;
        while(root!=NULL||!stk.empty()){
            if(root!=NULL){//根节点进栈，遍历左子树
                stk.push(root);
                root=root->left;
            }
            else{//根节点退栈，访问根节点，遍历右子树
                root=stk.top(); stk.pop();
                vec.push_back(root->val);
                root=root->right;
            }
        }
        return vec;
        
    }
};

---

 解法1：

思路：借鉴评论区的代码。深搜。但是效率不高。自己没想起来怎么写。

class Solution {
    vector<vector<int>> res;//要在这里声明全局变量
    vector<int> result;
public: 
    vector<vector<int>> pathSum(TreeNode* root, int sum) {
        
        path(root,sum,result);
        return res;
        
    }
    void path(TreeNode* root,int sum,vector<int> p){ //注意这里没加引用。可能是因为全局变量
        if(!root){//递归终止条件
            return;
        }
        p.push_back(root->val);
        if(!(root->left)&&!(root->right)&&sum==root->val)//一直往下找，直到找到路径总和为sum的元素
            res.push_back(p);
        path(root->left,sum - root->val,p);
        path(root->right,sum - root->val,p);
    }
    
};

解法2：

思路：比上一个解法多了一个回溯。效率增加了很多。代码借鉴的题解

class Solution {

public: 
    vector<vector<int>> pathSum(TreeNode* root, int sum) {
        vector<vector<int>> res;//要在这里声明全局变量
        vector<int> result;
        path(root,sum,res,result);
        return res;
        
    }
    void path(TreeNode* root,int sum,vector<vector<int>> &res,vector<int> &result){ //注意这里加了引用。可能是局部变量，所以要加引用
        if(!root){//递归终止条件
            return;
        }
        sum=sum-root->val;
        result.push_back(root->val);
        if(sum==0&&root->left==NULL&&root->right==NULL){
            res.push_back(result);
        }
        if(root->left){
            path(root->left,sum,res,result);
            result.pop_back();//回溯
        }
        if(root->right){
            path(root->right,sum,res,result);
            result.pop_back();//回溯
        }
            
    }
    
};

回溯和递归的区别：（非常重要！）：总的来说，回溯算法和递归算法不能以类别的形式进行比较。在很多情况下，二者是一起使用的。 

区别与联系

• 递归是一种算法结构。
• 回溯是一种算法思想，可以用递归实现。

https://blog.csdn.net/lym940928/article/details/89679157

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解法1：递归就完事了

class Solution {
public:
    int sumNumbers(TreeNode* root) {
        return helper(root,0);
    }
    int helper(TreeNode* root,int sum){
        if(!root){
            return 0;
        }
        else if(!root->left&&!root->right){
            return 10*sum+root->val;
        }
        return helper(root->left,10*sum+root->val)+helper(root->right,10*sum+root->val);
    }
};

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解法1：

思路：（借鉴评论）双栈。一个栈存储奇数行的结点。一个栈存储偶数行的结点

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> zigzagLevelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> res;
        if(!root)
            return res;
        stack<TreeNode*> sta1;//遍历中使用的临时栈1，存放奇数层节点
        stack<TreeNode*> sta2;//遍历中使用的临时栈2，存放偶数层节点
        sta2.push(root);
        int index=0;//用于保存当前的层数
        while(sta1.size()||sta2.size()){
            vector<int> tempres;//本层遍历的结果
            if(index%2==0){
                while(sta2.size()){
                    //从栈2中出栈
                    TreeNode* temp=sta2.top();
                    sta2.pop();
                    //输出结点
                    tempres.push_back(temp->val);
                    //将子节点入栈1，偶数行先左后右
                    if(temp->left)
                        sta1.push(temp->left);
                    if(temp->right)
                        sta1.push(temp->right);
                }
            }
            else{
                while(sta1.size()){
                    //从栈1中出栈
                    TreeNode* temp=sta1.top();
                    sta1.pop();
                    //输出结点
                    tempres.push_back(temp->val);
                    //将子节点入栈2，奇数行先右后左
                    if(temp->right)
                        sta2.push(temp->right);
                    if(temp->left)
                        sta2.push(temp->left);
                }
            }
            //将本层的结点输出加入结果中，更新层数
            index += 1;
            res.push_back(tempres);
        }
        return res;
    }
};

解法2：

思路：（评论区） 双端队列

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解法1：

思路：利用BFS，队列，判断是否为同一层和同一父节点。若是同一层且父节点不同，则说明为堂兄弟

class Solution {
public:
    bool isCousins(TreeNode* root, int x, int y) {//判断是否为同一父节点和同一层
        if(x==y)//当两个结点为指向同一个结点时
            return true;
        queue<TreeNode*> record;
        record.push(root);
        int count=1;
        while(!record.empty()){
            int flag_x=0,flag_y=0;
            while(count--){//每层的元素个数
                TreeNode* temp=record.front();
                record.pop();
                if(temp->left&&temp->right&&((temp->left->val==x&&temp->right->val==y)||(temp->left->val==y&&temp->right->val==x)))
                    return false;
                if(temp->val==x)
                   flag_x=1;
                if(temp->val==y)
                    flag_y=1;
                if(flag_x&&flag_y)
                    return true;
                if(temp->left)
                    record.push(temp->left);
                if(temp->right)
                    record.push(temp->right);
            
            }
            count=record.size();
        }
        return false;
    }
};

---

 

解法1：思路：大佬的DFS。

利用了C++中的resize()函数

 

class Solution {
public:
    vector<int> largestValues(TreeNode* root) {
        dfs(root,0);
        return res;
    }
    void dfs(TreeNode* root,int depth){
        if(!root){
            return;
        }
        if(depth>=res.size()){
            res.resize(depth+1,INT_MIN);
        }
        res[depth] = max(res[depth],root->val);
        dfs(root->left,depth+1);
        dfs(root->right,depth+1);
        
    }
    private:
    vector<int> res;
};

 解法2：

BFS广度搜索

class Solution {
public:
    vector<int> largestValues(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        queue<TreeNode*> q;
        if(!root) return res;
        q.push(root);
        while(!q.empty()){
            int sz = q.size();
            int max = INT_MIN;
            for(int i=0; i<sz; ++i){
                TreeNode* t = q.front();
                q.pop();
                if(t->val > max) max = t->val;
                if(t->left) q.push(t->left);
                if(t->right) q.push(t->right);
            }
            res.push_back(max);
        }
        return res;
    }
};

---

 

 解法1：

思路：把树转为图，就成了距离该节点为K的节点了。

class Solution {
public:
    vector<int> distanceK(TreeNode* root, TreeNode* target, int K) {
        vector<int> res;
        map<TreeNode*, vector<TreeNode*>> conn;
        dfs(root,conn);//建立邻接矩阵
        queue<TreeNode*> q;
        set<TreeNode*> visited;
        q.push(target);
        visited.insert(target);
        int step = 0;
        while(!q.empty()){
            if(step == K){
                while(!q.empty()){
                    res.push_back(q.front()->val);
                    q.pop();
                }
                return res;//一定在这里返回
            }
            int size = q.size();
            for(int i=0; i<size;i++){
                TreeNode* curr = q.front();
                q.pop();
                for(int j =0;j<conn[curr].size();j++){
                    TreeNode* next = conn[curr][j];
                    if(visited.find(next)!= visited.end()) continue;//如果被访问过,则继续循环
                    visited.insert(next);
                    q.push(next);
                }
            }
            step++;
        }
        return res;//不会在这里返回
    }
    void dfs(TreeNode* root, map<TreeNode*,vector<TreeNode*>>& conn){//DFS建立邻接矩阵
        if(!root) return;
        if(root->left){
            conn[root].push_back(root->left);
            conn[root->left].push_back(root);
            dfs(root->left,conn);
        }
        if(root->right){
            conn[root].push_back(root->right);
            conn[root->right].push_back(root);
            dfs(root->right,conn);
        }
    }
};

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广搜，入队列

 解法1：思路：使用层序遍历，并只保留每层最后一个节点的值

class Solution {
public:
    vector<int> rightSideView(TreeNode* root) {
        vector<int> res;
        if(!root) return res;
        queue<TreeNode*> q;
        q.push(root);
        while(!q.empty()){
            int size = q.size();
            res.push_back(q.front()->val);
            while(size--){
                TreeNode* temp = q.front();
                q.pop();
                if(temp->right) q.push(temp->right);//一定要最右节点先入队
                if(temp->left) q.push(temp->left);
            }
        }
        return res;
    }
};

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先贴上代码，慢慢看。

自己在深搜广搜，图的应用还是不熟练。

class Solution {
public:
    int minKnightMoves(int x, int y) {
        if ( x==0 && y==0 ) return 0;
        
        x += 300;
        y += 300;
        int dir[8][2] = { {1,2},{2,1},{1,-2},{2,-1},{-1,2},{-2,1},{-1,-2},{-2,-1} };
        int level = 0;
        queue<pair<int,int>> q;
        q.push({300,300});
        int vis[1000][1000]={0};
        vis[300][300] = 1 ;
        while( !q.empty() ){
            for ( int t=q.size()-1; t>=0; --t ){
                pair<int,int> cor = q.front(); q.pop();
                for ( int k=0; k<8; ++k ){
                    int ny = cor.first + dir[k][0];
                    int nx = cor.second + dir[k][1];
                    if ( ny==y && nx==x ) return level +1 ;
                    if ( nx>=0 && ny>=0 && nx<=603 && ny<=603 && vis[ny][nx]==0 ){
                        q.push({ny,nx});
                        vis[ny][nx]=1;
                    }
                }
            }
            ++level;
        }
        return -1;
    }
};

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参考题解：

https://leetcode.com/problems/word-ladder/discuss/40707/C%2B%2B-BFS

注意：判断有一个字母不同，其他字母都相同的代码是如何写的。

解法1：

2019-10-09（第一次）

BFS

注意：判断有一个字母不同，其他字母都相同的代码是如何写的。

class Solution {
public:
    int ladderLength(string beginWord, string endWord, vector<string>& wordList) {
        unordered_set<string> dict(wordList.begin(),wordList.end());
        int Lader = 1;
        queue<string> q;
        q.push(beginWord);
        while(!q.empty()){
            int n = q.size();
            for(int i=0;i<n;++i){
                string word = q.front();
                q.pop();
                if(word == endWord){
                    return Lader;
                }
                dict.erase(word);
                for(int j=0;j<word.size();++j){
                    char c= word[j];
                    for(int k=0;k<26;++k){//判断有一个字母不同，其他字母都相同的代码是如何写的
                        word[j] = 'a' + k;
                        if(dict.find(word)!=dict.end()){
                            q.push(word);
                        }
                    }
                    word[j] = c;
                }
            }
            Lader++;
        }
        return 0;
    }
};

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