# 1261. 在受污染的二叉树中查找元素
# 题目地址(1261. 在受污染的二叉树中查找元素)
<https://leetcode-cn.com/problems/find-elements-in-a-contaminated-binary-tree/>
## 题目描述
```
<pre class="calibre18">```
给出一个满足下述规则的二叉树:
root.val == 0
如果 treeNode.val == x 且 treeNode.left != null,那么 treeNode.left.val == 2 * x + 1
如果 treeNode.val == x 且 treeNode.right != null,那么 treeNode.right.val == 2 * x + 2
现在这个二叉树受到「污染」,所有的 treeNode.val 都变成了 -1。
请你先还原二叉树,然后实现 FindElements 类:
FindElements(TreeNode* root) 用受污染的二叉树初始化对象,你需要先把它还原。
bool find(int target) 判断目标值 target 是否存在于还原后的二叉树中并返回结果。
示例 1:
![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlua6htirj308w03bdfo.jpg)
输入:
["FindElements","find","find"]
[[[-1,null,-1]],[1],[2]]
输出:
[null,false,true]
解释:
FindElements findElements = new FindElements([-1,null,-1]);
findElements.find(1); // return False
findElements.find(2); // return True
示例 2:
![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlua84ataj30b405idfu.jpg)
输入:
["FindElements","find","find","find"]
[[[-1,-1,-1,-1,-1]],[1],[3],[5]]
输出:
[null,true,true,false]
解释:
FindElements findElements = new FindElements([-1,-1,-1,-1,-1]);
findElements.find(1); // return True
findElements.find(3); // return True
findElements.find(5); // return False
示例 3:
![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghlua8rj84j308i07m3yh.jpg)
输入:
["FindElements","find","find","find","find"]
[[[-1,null,-1,-1,null,-1]],[2],[3],[4],[5]]
输出:
[null,true,false,false,true]
解释:
FindElements findElements = new FindElements([-1,null,-1,-1,null,-1]);
findElements.find(2); // return True
findElements.find(3); // return False
findElements.find(4); // return False
findElements.find(5); // return True
提示:
TreeNode.val == -1
二叉树的高度不超过 20
节点的总数在 [1, 10^4] 之间
调用 find() 的总次数在 [1, 10^4] 之间
0 <= target <= 10^6
```
```
## 前置知识
- 二进制
## 暴力法
## 公司
- 暂无
### 思路
最简单想法就是递归建立树,然后 find 的时候递归查找即可,代码也很简单。
### 代码
Pythpn Code:
```
<pre class="calibre18">```
<span class="hljs-title"># Definition for a binary tree node.</span>
<span class="hljs-title"># class TreeNode:</span>
<span class="hljs-title"># def __init__(self, x):</span>
<span class="hljs-title"># self.val = x</span>
<span class="hljs-title"># self.left = None</span>
<span class="hljs-title"># self.right = None</span>
<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">FindElements</span>:</span>
node = <span class="hljs-keyword">None</span>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">__init__</span><span class="hljs-params">(self, root: TreeNode)</span>:</span>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">recover</span><span class="hljs-params">(node)</span>:</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> <span class="hljs-keyword">not</span> node:
<span class="hljs-keyword">return</span> node;
<span class="hljs-keyword">if</span> node.left:
node.left.val = <span class="hljs-params">2</span> * node.val + <span class="hljs-params">1</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> node.right:
node.right.val = <span class="hljs-params">2</span> * node.val + <span class="hljs-params">2</span>
recover(node.left)
recover(node.right)
<span class="hljs-keyword">return</span> node
root.val = <span class="hljs-params">0</span>
self.node = recover(root)
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">find</span><span class="hljs-params">(self, target: int)</span> -> bool:</span>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">findInTree</span><span class="hljs-params">(node, target)</span>:</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> <span class="hljs-keyword">not</span> node:
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">False</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> node.val == target:
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">True</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> findInTree(node.left, target) <span class="hljs-keyword">or</span> findInTree(node.right, target)
<span class="hljs-keyword">return</span> findInTree(self.node, target)
<span class="hljs-title"># Your FindElements object will be instantiated and called as such:</span>
<span class="hljs-title"># obj = FindElements(root)</span>
<span class="hljs-title"># param_1 = obj.find(target)</span>
```
```
上述代码会超时,我们来考虑优化。
## 空间换时间
### 思路
上述代码会超时,我们考虑使用空间换时间。 建立树的时候,我们将所有值存到一个集合中去。当需要 find 的时候,我们直接查找 set 即可,时间复杂度 O(1)。
### 代码
```
<pre class="calibre18">```
<span class="hljs-title"># Definition for a binary tree node.</span>
<span class="hljs-title"># class TreeNode:</span>
<span class="hljs-title"># def __init__(self, x):</span>
<span class="hljs-title"># self.val = x</span>
<span class="hljs-title"># self.left = None</span>
<span class="hljs-title"># self.right = None</span>
<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">FindElements</span>:</span>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">__init__</span><span class="hljs-params">(self, root: TreeNode)</span>:</span>
<span class="hljs-title"># set 不能放在init外侧。 因为测试用例之间不会销毁FindElements的变量</span>
self.seen = set()
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">recover</span><span class="hljs-params">(node)</span>:</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> <span class="hljs-keyword">not</span> node:
<span class="hljs-keyword">return</span> node;
<span class="hljs-keyword">if</span> node.left:
node.left.val = <span class="hljs-params">2</span> * node.val + <span class="hljs-params">1</span>
self.seen.add(node.left.val)
<span class="hljs-keyword">if</span> node.right:
node.right.val = <span class="hljs-params">2</span> * node.val + <span class="hljs-params">2</span>
self.seen.add(node.right.val)
recover(node.left)
recover(node.right)
<span class="hljs-keyword">return</span> node
root.val = <span class="hljs-params">0</span>
self.seen.add(<span class="hljs-params">0</span>)
self.node = recover(root)
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">find</span><span class="hljs-params">(self, target: int)</span> -> bool:</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> target <span class="hljs-keyword">in</span> self.seen
<span class="hljs-title"># Your FindElements object will be instantiated and called as such:</span>
<span class="hljs-title"># obj = FindElements(root)</span>
<span class="hljs-title"># param_1 = obj.find(target)</span>
```
```
这种解法可以 AC,但是在数据量非常大的时候,可能 MLE,我们继续考虑优化。
## 二进制法
### 思路
这是一种非常巧妙的做法。
如果我们把树中的数全部加 1 会怎么样?
![](https://img.kancloud.cn/7b/e7/7be72f1bb6168494c340c1b2d709b5f7_1000x750.jpg)(图参考 [https://leetcode.com/problems/find-elements-in-a-contaminated-binary-tree/discuss/431229/Python-Special-Way-for-find()-without-HashSet-O(1)-Space-O(logn)-Time)](https://leetcode.com/problems/find-elements-in-a-contaminated-binary-tree/discuss/431229/Python-Special-Way-for-find()-without-HashSet-O(1)-Space-O(logn)-Time%EF%BC%89)
仔细观察发现,每一行的左右子树分别有不同的前缀:
![](https://img.kancloud.cn/7f/0a/7f0a5539cc2ca551fab0305b48f4f147_1402x1024.jpg)
Ok,那么算法就来了。为了便于理解,我们来举个具体的例子,比如 target 是 9,我们首先将其加 1,二进制表示就是 1010。不考虑第一位,就是 010,我们只要:
- 0 向左 👈
- 1 向右 👉
- - 0 向左 👈
就可以找到 9 了。
> 0 表示向左 , 1 表示向右
### 代码
```
<pre class="calibre18">```
<span class="hljs-title"># Definition for a binary tree node.</span>
<span class="hljs-title"># class TreeNode:</span>
<span class="hljs-title"># def __init__(self, x):</span>
<span class="hljs-title"># self.val = x</span>
<span class="hljs-title"># self.left = None</span>
<span class="hljs-title"># self.right = None</span>
<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">FindElements</span>:</span>
node = <span class="hljs-keyword">None</span>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">__init__</span><span class="hljs-params">(self, root: TreeNode)</span>:</span>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">recover</span><span class="hljs-params">(node)</span>:</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> <span class="hljs-keyword">not</span> node:
<span class="hljs-keyword">return</span> node;
<span class="hljs-keyword">if</span> node.left:
node.left.val = <span class="hljs-params">2</span> * node.val + <span class="hljs-params">1</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> node.right:
node.right.val = <span class="hljs-params">2</span> * node.val + <span class="hljs-params">2</span>
recover(node.left)
recover(node.right)
<span class="hljs-keyword">return</span> node
root.val = <span class="hljs-params">0</span>
self.node = recover(root)
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">find</span><span class="hljs-params">(self, target: int)</span> -> bool:</span>
node = self.node
<span class="hljs-keyword">for</span> bit <span class="hljs-keyword">in</span> bin(target+<span class="hljs-params">1</span>)[<span class="hljs-params">3</span>:]:
node = node <span class="hljs-keyword">and</span> (node.left, node.right)[int(bit)]
<span class="hljs-keyword">return</span> bool(node)
<span class="hljs-title"># Your FindElements object will be instantiated and called as such:</span>
<span class="hljs-title"># obj = FindElements(root)</span>
<span class="hljs-title"># param_1 = obj.find(target)</span>
```
```
## 关键点解析
- 空间换时间
- 二进制思维
- 将 target + 1
- Introduction
- 第一章 - 算法专题
- 数据结构
- 基础算法
- 二叉树的遍历
- 动态规划
- 哈夫曼编码和游程编码
- 布隆过滤器
- 字符串问题
- 前缀树专题
- 《贪婪策略》专题
- 《深度优先遍历》专题
- 滑动窗口(思路 + 模板)
- 位运算
- 设计题
- 小岛问题
- 最大公约数
- 并查集
- 前缀和
- 平衡二叉树专题
- 第二章 - 91 天学算法
- 第一期讲义-二分法
- 第一期讲义-双指针
- 第二期
- 第三章 - 精选题解
- 《日程安排》专题
- 《构造二叉树》专题
- 字典序列删除
- 百度的算法面试题 * 祖玛游戏
- 西法的刷题秘籍】一次搞定前缀和
- 字节跳动的算法面试题是什么难度?
- 字节跳动的算法面试题是什么难度?(第二弹)
- 《我是你的妈妈呀》 * 第一期
- 一文带你看懂二叉树的序列化
- 穿上衣服我就不认识你了?来聊聊最长上升子序列
- 你的衣服我扒了 * 《最长公共子序列》
- 一文看懂《最大子序列和问题》
- 第四章 - 高频考题(简单)
- 面试题 17.12. BiNode
- 0001. 两数之和
- 0020. 有效的括号
- 0021. 合并两个有序链表
- 0026. 删除排序数组中的重复项
- 0053. 最大子序和
- 0088. 合并两个有序数组
- 0101. 对称二叉树
- 0104. 二叉树的最大深度
- 0108. 将有序数组转换为二叉搜索树
- 0121. 买卖股票的最佳时机
- 0122. 买卖股票的最佳时机 II
- 0125. 验证回文串
- 0136. 只出现一次的数字
- 0155. 最小栈
- 0167. 两数之和 II * 输入有序数组
- 0169. 多数元素
- 0172. 阶乘后的零
- 0190. 颠倒二进制位
- 0191. 位1的个数
- 0198. 打家劫舍
- 0203. 移除链表元素
- 0206. 反转链表
- 0219. 存在重复元素 II
- 0226. 翻转二叉树
- 0232. 用栈实现队列
- 0263. 丑数
- 0283. 移动零
- 0342. 4的幂
- 0349. 两个数组的交集
- 0371. 两整数之和
- 0437. 路径总和 III
- 0455. 分发饼干
- 0575. 分糖果
- 0874. 模拟行走机器人
- 1260. 二维网格迁移
- 1332. 删除回文子序列
- 第五章 - 高频考题(中等)
- 0002. 两数相加
- 0003. 无重复字符的最长子串
- 0005. 最长回文子串
- 0011. 盛最多水的容器
- 0015. 三数之和
- 0017. 电话号码的字母组合
- 0019. 删除链表的倒数第N个节点
- 0022. 括号生成
- 0024. 两两交换链表中的节点
- 0029. 两数相除
- 0031. 下一个排列
- 0033. 搜索旋转排序数组
- 0039. 组合总和
- 0040. 组合总和 II
- 0046. 全排列
- 0047. 全排列 II
- 0048. 旋转图像
- 0049. 字母异位词分组
- 0050. Pow(x, n)
- 0055. 跳跃游戏
- 0056. 合并区间
- 0060. 第k个排列
- 0062. 不同路径
- 0073. 矩阵置零
- 0075. 颜色分类
- 0078. 子集
- 0079. 单词搜索
- 0080. 删除排序数组中的重复项 II
- 0086. 分隔链表
- 0090. 子集 II
- 0091. 解码方法
- 0092. 反转链表 II
- 0094. 二叉树的中序遍历
- 0095. 不同的二叉搜索树 II
- 0096. 不同的二叉搜索树
- 0098. 验证二叉搜索树
- 0102. 二叉树的层序遍历
- 0103. 二叉树的锯齿形层次遍历
- 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树
- 0113. 路径总和 II
- 0129. 求根到叶子节点数字之和
- 0130. 被围绕的区域
- 0131. 分割回文串
- 0139. 单词拆分
- 0144. 二叉树的前序遍历
- 0150. 逆波兰表达式求值
- 0152. 乘积最大子数组
- 0199. 二叉树的右视图
- 0200. 岛屿数量
- 0201. 数字范围按位与
- 0208. 实现 Trie (前缀树)
- 0209. 长度最小的子数组
- 0211. 添加与搜索单词 * 数据结构设计
- 0215. 数组中的第K个最大元素
- 0221. 最大正方形
- 0229. 求众数 II
- 0230. 二叉搜索树中第K小的元素
- 0236. 二叉树的最近公共祖先
- 0238. 除自身以外数组的乘积
- 0240. 搜索二维矩阵 II
- 0279. 完全平方数
- 0309. 最佳买卖股票时机含冷冻期
- 0322. 零钱兑换
- 0328. 奇偶链表
- 0334. 递增的三元子序列
- 0337. 打家劫舍 III
- 0343. 整数拆分
- 0365. 水壶问题
- 0378. 有序矩阵中第K小的元素
- 0380. 常数时间插入、删除和获取随机元素
- 0416. 分割等和子集
- 0445. 两数相加 II
- 0454. 四数相加 II
- 0494. 目标和
- 0516. 最长回文子序列
- 0518. 零钱兑换 II
- 0547. 朋友圈
- 0560. 和为K的子数组
- 0609. 在系统中查找重复文件
- 0611. 有效三角形的个数
- 0718. 最长重复子数组
- 0754. 到达终点数字
- 0785. 判断二分图
- 0820. 单词的压缩编码
- 0875. 爱吃香蕉的珂珂
- 0877. 石子游戏
- 0886. 可能的二分法
- 0900. RLE 迭代器
- 0912. 排序数组
- 0935. 骑士拨号器
- 1011. 在 D 天内送达包裹的能力
- 1014. 最佳观光组合
- 1015. 可被 K 整除的最小整数
- 1019. 链表中的下一个更大节点
- 1020. 飞地的数量
- 1023. 驼峰式匹配
- 1031. 两个非重叠子数组的最大和
- 1104. 二叉树寻路
- 1131.绝对值表达式的最大值
- 1186. 删除一次得到子数组最大和
- 1218. 最长定差子序列
- 1227. 飞机座位分配概率
- 1261. 在受污染的二叉树中查找元素
- 1262. 可被三整除的最大和
- 1297. 子串的最大出现次数
- 1310. 子数组异或查询
- 1334. 阈值距离内邻居最少的城市
- 1371.每个元音包含偶数次的最长子字符串
- 第六章 - 高频考题(困难)
- 0004. 寻找两个正序数组的中位数
- 0023. 合并K个升序链表
- 0025. K 个一组翻转链表
- 0030. 串联所有单词的子串
- 0032. 最长有效括号
- 0042. 接雨水
- 0052. N皇后 II
- 0084. 柱状图中最大的矩形
- 0085. 最大矩形
- 0124. 二叉树中的最大路径和
- 0128. 最长连续序列
- 0145. 二叉树的后序遍历
- 0212. 单词搜索 II
- 0239. 滑动窗口最大值
- 0295. 数据流的中位数
- 0301. 删除无效的括号
- 0312. 戳气球
- 0335. 路径交叉
- 0460. LFU缓存
- 0472. 连接词
- 0488. 祖玛游戏
- 0493. 翻转对
- 0887. 鸡蛋掉落
- 0895. 最大频率栈
- 1032. 字符流
- 1168. 水资源分配优化
- 1449. 数位成本和为目标值的最大数字
- 后序