Pythonを使用してバイナリツリーの最も低い共通の祖先を見つけるプログラム

二分木と2つの特定のノードxとyが与えられたとします。二分木から2つのノードの最も低い共通の祖先を見つける必要があります。二分木の最も低い共通の祖先は、ノードxとyの両方がの子孫である最も低いノードです。また、特定のノードはそれ自体の子孫になることもできます。ノードを見つけて出力として返す必要があります。

したがって、入力が次のような場合

およびx=2、y =4;その場合、出力は3になります。

ノード2と4の子孫であるノードは3です。したがって、3が返されます。

これを解決するには、次の手順に従います-

• 関数dfs（）を定義します。これはノードを取ります

  • ノードがnullに類似している場合、

    • 戻る

  • ノードがリスト[x、y]に存在する場合、

    • 左：=dfs（ノードの左側）

    • right：=dfs（ノードの右側）

    • 左または右がゼロ以外の場合、

      • ans：=ノード

      • リターンノード

  • 左：=dfs（ノードの左側）

  • right：=dfs（ノードの右側）

  • 左右がnullでない場合、

    • ans：=ノード

    • リターンノード

  • 左または右に戻る

• ans：=dfs（root）

• ansを返す

例

class TreeNode:
def __init__(self, data, left = None, right = None):
   self.data = data
   self.left = left
   self.right = right
def insert(temp,data):
   que = []
   que.append(temp)
   while (len(que)):
      temp = que[0]
      que.pop(0)
      if (not temp.left):
      if data is not None:
         temp.left = TreeNode(data)
      else:
         temp.left = TreeNode(0)
         break
      else:
         que.append(temp.left)
      if (not temp.right):
      if data is not None:
         temp.right = TreeNode(data)
      else:
         temp.right = TreeNode(0)
         break
      else:
         que.append(temp.right)
def make_tree(elements):
   Tree = TreeNode(elements[0])
   for element in elements[1:]:
      insert(Tree, element)
      return Tree
def search_node(root, element):
   if (root == None):
      return None
   if (root.data == element):
      return root
      res1 = search_node(root.left, element)
   if res1:
      return res1
      res2 = search_node(root.right, element)
      return res2
def solve(root, x, y):
def dfs(node):
   if not node:
      return
   if node in [x,y]:
      left = dfs(node.left)
      right = dfs(node.right)
   if left or right:
      ans = node
      return node
      left = dfs(node.left)
      right = dfs(node.right)
   if left and right:
      ans = node
      return node
      return left or right
      ans = dfs(root)
   return ans
root = make_tree([5, 3, 7, 2, 4, 1, 7, 6, 8, 10])
print(solve(root, search_node(root, 2), search_node(root, 4)).data)

入力

make_tree([5, 3, 7, 2, 4, 1, 7, 6, 8, 10]),
search_node(root, 2),
search_node(root, 4)

出力

3