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【牛客算法】某司面试算法题：循环右移二叉树

article 2024/12/29 15:14:40

一、算法题描述

1.1 算法描述

现有一棵n个节点构成的二叉树，请你将每一层的节点向右循环位移k位。某层向右位移一位(即k=1)的含义为：

若当前节点为左孩子节点，会变成当前节点的双亲节点的右孩子节点。
若当前节点为右儿子，会变成当前节点的双亲节点的右边相邻兄弟节点的左孩子节点。(如果当前节点的双亲节点已经是最右边的节点了，则会变成双亲节点同级的最左边的节点的左孩子节点)
该层的每一个节点同时进行一次位移。
是从最下面的层开始位移，位移完每一层之后，再向上，直到根节点，位移完毕。

如果从最后一层开始对该二叉树的每一层循环位移k位。以下方二叉树为例，k=1：

位移最后一层，5变成2的左孩子节点，4变成3的右孩子节点，如下图:

再位移倒数第二层，3变成1的左孩子节点，2变成1的右孩子的节点，它们的孩子节点随着一起位移，如下图：

根节点没有双亲节点，不用位移，位移完毕

现在给你这棵二叉树，请你返回循环右移k位后的二叉树。

1.2 示例

1.2.1 示例1

输入

{1,2,3,#,#,4,5},1

输出

{1,3,2,#,4,5}

说明

解释见题面描述。

1.2.1 示例2

输入

{1,2,3,4},2

输出

{1,2,3,#,#,4}

说明

1.2.3 示例3

输入

{1,#,3,4,5},1

输出

{1,3,#,5,4}

说明

1.4 备注

树的节点个数在[1,10^5]之间，且保证该树上每个节点的编号不同，节点编号并非按顺序排列，1≤k≤100。

1.5 提供的代码

import java.util.*;

/*
 * public class TreeNode {
 *   int val = 0;
 *   TreeNode left = null;
 *   TreeNode right = null;
 *   public TreeNode(int val) {
 *     this.val = val;
 *   }
 * }
 */

public class Solution {
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
     *
     * 
     * @param root TreeNode类 
     * @param k int整型 
     * @return TreeNode类
     */
    public TreeNode cyclicShiftTree (TreeNode root, int k) {
        // write code here
    }
}

二、算法实现

2.1 算法思路

层序遍历：使用队列进行BFS（层次遍历），同时记录每个节点在每一层的位置信息，包括父节点位置、当前节点位置以及是否为左孩子或右孩子。将这些信息存储在levels数组中，每个元素是一个列表，包含该层所有节点的信息。
位移操作：从最底层开始，逐层向上进行位移操作。对于每一层，首先计算出这一层需要位移的步数，然后根据位移步数调整每个节点的左右子节点指针。
指针重构：在位移过程中，需要重新构建每个节点的左右子节点指针。这可以通过遍历levels数组中的每层节点，并根据它们的父节点位置和位移步数来确定新的子节点位置。
更新指针：在位移操作完成后，需要更新上一层的节点指针，将当前层的节点连接到上一层的相应节点上。
处理边界条件：在位移过程中，需要注意处理边界条件，例如当位移步数超过当前层节点数时，需要对步数进行取模操作。

2.2 算法实现

import java.util.*;

/*
 * TreeNode类定义
 * public class TreeNode {
 *   int val = 0;
 *   TreeNode left = null;
 *   TreeNode right = null;
 *   public TreeNode(int val) {
 *     this.val = val;
 *   }
 * }
 */

public class Solution {
    
    // Node类封装了节点的层次信息，便于后续重构指针
    class Node {
        int parentIndex;    // 父节点在当前层的位置
        int currentIndex;   // 当前节点在该层的索引位置
        int flag;           // 标记当前节点是左孩子(0)还是右孩子(1)
        TreeNode currentNode;  // 当前节点的引用
        
        // 构造方法
        public Node(int parentIndex, int currentIndex, int flag, TreeNode currentNode) {
            this.parentIndex = parentIndex;
            this.currentIndex = currentIndex;
            this.flag = flag;
            this.currentNode = currentNode;
        }
    }
    
    public TreeNode cyclicShiftTree(TreeNode root, int k) {
        if (root == null) return null;  // 空树处理
        
        // 存储每层的节点信息，用于后续循环位移和指针重构
        ArrayList<ArrayList<Node>> levels = new ArrayList<>();
        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
        
        // 初始化：根节点加入队列
        queue.offer(new Node(0, 0, 0, root));
        
        // `parentNum`记录当前层节点数，`nextNum`记录下一层节点数
        int parentNum = 1, nextNum = 0;
        ArrayList<Node> tempLevel = new ArrayList<>();  // 当前层的节点列表

        // 层次遍历：记录每层节点的结构信息
        while (!queue.isEmpty()) {
            Node node = queue.poll();
            tempLevel.add(node);  // 将节点加入当前层的列表
            --parentNum;

            // 添加左子节点到队列
            if (node.currentNode.left != null) {
                queue.offer(new Node(node.currentIndex, nextNum++, 0, node.currentNode.left));
            }
            // 添加右子节点到队列
            if (node.currentNode.right != null) {
                queue.offer(new Node(node.currentIndex, nextNum++, 1, node.currentNode.right));
            }

            // 当前层遍历完毕，将其加入到levels，并更新下一层
            if (parentNum == 0) {
                parentNum = nextNum;
                nextNum = 0;
                levels.add(tempLevel);
                tempLevel = new ArrayList<>();
            }
        }

        // 从树的最底层开始，逐层循环右移并更新左右子节点指针
        int depth = levels.size() - 1;
        for (int i = depth; i >= 1; --i) {  // 从最底层向上逐层处理
            ArrayList<Node> parentLevel = levels.get(i - 1);
            int parentLevelSize = parentLevel.size();

            // 清空上一层每个节点的左右子节点，准备重新分配指针
            for (Node parent : parentLevel) {
                parent.currentNode.left = null;
                parent.currentNode.right = null;
            }

            // 计算当前层的位移步数
            int move = k % (2 * parentLevelSize);  // 控制位移在有效范围内
            tempLevel = levels.get(i);

            // 根据位移更新每个节点的左右子节点指针
            for (Node node : tempLevel) {
                // 计算目标父节点位置和孩子标记（左孩子或右孩子）
                int targetParentIndex = node.flag == 0
                    ? (node.parentIndex + move / 2) % parentLevelSize
                    : (node.parentIndex + (move + 1) / 2) % parentLevelSize;
                
                int targetChildFlag = node.flag == 0 ? move % 2 : (move + 1) % 2;
                
                // 获取目标父节点
                Node targetParent = parentLevel.get(targetParentIndex);

                // 根据targetChildFlag更新子节点指针
                if (targetChildFlag == 0) {
                    targetParent.currentNode.left = node.currentNode;
                } else {
                    targetParent.currentNode.right = node.currentNode;
                }
            }
        }

        return root;  // 返回根节点，树的结构已完成位移并更新
    }
}

2.3 算法复杂度分析

时间复杂度：算法的时间复杂度主要取决于树的节点数n以及位移步数k。在最坏情况下，我们需要对每个节点进行位移操作，因此时间复杂度为O(n * k)。然而，由于位移操作的步数k通常远小于树的节点数n，因此实际的时间复杂度通常接近O(n)。
空间复杂度：算法的空间复杂度主要取决于树的高度h和每层的节点数。在最坏情况下，我们可能需要存储所有层的节点信息，因此空间复杂度为O(n)，其中n为树的节点数。

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