LeetCode 297. 二叉树的序列化与反序列化 | Pyt

2020-06-16  本文已影响0人  大梦三千秋

297. 二叉树的序列化与反序列化


题目来源:力扣(LeetCode)https://leetcode-cn.com/problems/serialize-and-deserialize-binary-tree

题目


序列化是将一个数据结构或者对象转换为连续的比特位的操作,进而可以将转换后的数据存储在一个文件或者内存中,同时也可以通过网络传输到另一个计算机环境,采取相反方式重构得到原数据。

请设计一个算法来实现二叉树的序列化与反序列化。这里不限定你的序列 / 反序列化算法执行逻辑,你只需要保证一个二叉树可以被序列化为一个字符串并且将这个字符串反序列化为原始的树结构。

示例:

你可以将以下二叉树:

    1
   / \
  2   3
     / \
    4   5

序列化为 "[1,2,3,null,null,4,5]"

提示: 这与 LeetCode 目前使用的方式一致,详情请参阅 LeetCode 序列化二叉树的格式。你并非必须采取这种方式,你也可以采用其他的方法解决这个问题。

说明: 不要使用类的成员 / 全局 / 静态变量来存储状态,你的序列化和反序列化算法应该是无状态的。

解题思路


思路:深度优先搜索

根据题目,我们可以了解到。其实二叉树序列化,是将二叉树按照某种遍历方式以某种格式保存为字符串。在本篇幅当中,我们使用的方法是使用深度优先搜索来达到这个目的。

在这里,我们使用的深度优先搜索的思路,用递归实现,在此过程中,我们使用先序遍历的方式来进行解决。

我们使用递归的时候,只需要关注单个节点,剩下就交给递归实现。使用先序遍历的是因为:先序遍历的访问顺序是先访问根节点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。这样在我们首先反序列化的时候能够直接定位到根节点。

这里有个需要注意的地方,当遇到 null 节点的时候,要进行标识。这样在反序列化的时候才能够分辨出这里是 null 节点。

下面使用先序遍历的方式,借助示例 1,用图解的形式说明序列化的过程:

图解

在上面的图示中,根据先序遍历的访问顺序,从根节点 1 开始,序列化字符为 1。然后遍历左子树,此时左子树的根节点为 2,序列化字符为 1, 2, 。这个时候从 2 开始,访问左节点 (1, 2, null, ),右节点 (1, 2, null, null)。在这里 null,就是前面所说标记 null 的符号。这个回到根节点,访问右子树。同样是按照先序遍历的访问顺序,最终序列化字符串的结果是: 1, 2, null, null, 3, 4, null, null, 5, null, null, 。

至于如何反序列化?根据先序遍历的访问顺序的规则来分割,我们从左到右遍历这个序列化的字符串:

具体的实现代码如下。

代码实现


# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Codec:

    def serialize(self, root):
        """Encodes a tree to a single string.
        
        :type root: TreeNode
        :rtype: str
        """
        if root == None:
            return 'null,'
        left_serialize = self.serialize(root.left)
        right_serialize = self.serialize(root.right)
        return str(root.val) + ',' + left_serialize + right_serialize


    def deserialize(self, data):
        """Decodes your encoded data to tree.
        
        :type data: str
        :rtype: TreeNode
        """
        def dfs(queue):
            val = queue.popleft()
            if val == 'null':
                return None
            node =  TreeNode(val)
            node.left = dfs(queue)
            node.right = dfs(queue)
            return node
        
        from collections import deque

        queue = deque(data.split(','))

        return dfs(queue)


            

            
        
        

# Your Codec object will be instantiated and called as such:
# codec = Codec()
# codec.deserialize(codec.serialize(root))

实现结果


实现结果

总结


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