标签：lock 个数 sha process 查找 图片 总结 遍历 __init__
题目来源：力扣（LeetCode）https://leetcode-cn.com/problems/recover-a-tree-from-preorder-traversal
我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。
在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度），然后输出该节点的值。（如果节点的深度为 D，则其直接子节点的深度为 D + 1。根节点的深度为 0）。
如果节点只有一个子节点，那么保证该子节点为左子节点。
给出遍历输出 S，还原树并返回其根节点 root。
示例 1：
输入："1-2--3--4-5--6--7"
输出：[1,2,5,3,4,6,7]
示例 2：
输入："1-2--3---4-5--6---7"
输出：[1,2,5,3,null,6,null,4,null,7]
示例 3：
输入："1-401--349---90--88"
输出：[1,401,null,349,88,90]
提示：
思路：栈 + 迭代
根据题意，结合示例和图例，我们可以得到如下信息：
- 字符，直至遇到非 - 字符。此时我们可以通过 - 的个数判断当前节点的深度。（也印证题目中所说【在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度）】）；在题目中提及【如果节点只有一个子节点，那么保证该子节点为左子节点。】，根据这个前提开始进行分析。假设当前节点为 A，上一个节点为 B，那么这里可能出现的就是两种情况：
第一种情况就不解释了，这个相当于考虑前面的前提，因为当节点只有一个子节点，这个节点优先考虑是左子节点。所以这里先构建左子树。
因为本篇幅使用栈来辅助解决问题，栈存储的是等待构建子树的节点，当子树构建完成时，出栈。
如果当前节点的深度 < 栈的 size 时，这就表明上一个节点并不是当前节点的左子节点，也就是第二种所述的情况，（根据前面题目所提及的，如果节点只有一个子节点，这个子节点是左子节点）那么此时的 A 节点就是根节点到 B 节点（除 B 节点）这条路径的某个节点的右子节点。（这里考虑栈的 size 和当前节点的深度。）
具体的实现代码如下。（含注释）
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def recoverFromPreorder(self, S: str) -> TreeNode:
# 使用栈辅助
stack = []
s_length = len(S)
i = 0
while i < s_length:
# 初始化深度，每个节点对应单独 cur_level
cur_level = 0
# 遍历查找 ‘-‘ 符号，直至遇到非 ‘-‘ 符号，‘-‘ 的个数表示当前节点的深度
while i < s_length and S[i] == ‘-‘:
i += 1
cur_level += 1
# 记录节点的值
value = 0
while i < s_length and S[i] != ‘-‘:
# 这里是因为节点值不一定是个位数，例如示例 3
value = value * 10 + (ord(S[i]) - ord(‘0‘))
i += 1
# 构建树
node = TreeNode(value)
# 先考虑根节点入栈
if not stack:
stack.append(node)
continue
if len(stack) == cur_level:
# 先构建左子树
stack[-1].left = node
else:
# 考虑到可能出现文章中所述的第二种情况，这里先进行判断，
# 当前节点深度小于栈的 size 时，表示栈顶节点不是当前节点的父节点，出栈
while cur_level < len(stack):
stack.pop()
if len(stack) == cur_level:
# 构建右子树，因为左子树已经优先构建了
stack[-1].right = node
# 这里需要将节点入栈，后续构建子树
stack.append(node)
return stack[0]
- 字符，直至遇到非 - 字符，这里 - 字符的个数表示当前节点的深度；文章原创，如果觉得有帮助，欢迎点赞关注。公众号《书所集录》同步更新，同样欢迎关注点赞。
LeetCode 1028. 从先序遍历还原二叉树 | Python
标签：lock 个数 sha process 查找 图片 总结 遍历 __init__
原文地址：https://www.cnblogs.com/yiluolion/p/13159253.html
