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序列化和反序列化 N 叉树

序列化和反序列化 N 叉树

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题目描述

代码结果

运行时间: 44 ms, 内存: 18.8 MB


/*
 * 思路:
 * 使用Java Stream API来实现序列化和反序列化。
 * 我们将节点的值和子节点的数量序列化为字符串。
 * 反序列化时,使用Stream生成节点。
 */
 
// 树节点定义
class Node {
    public int val;
    public List<Node> children;
    public Node() {}
    public Node(int _val) {
        val = _val;
    }
    public Node(int _val, List<Node> _children) {
        val = _val;
        children = _children;
    }
}
 
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
 
class Codec {
    // 序列化
    public String serialize(Node root) {
        if (root == null) return "";
        return serializeHelper(root).collect(Collectors.joining(" "));
    }
 
    // 辅助方法:前序遍历
    private Stream<String> serializeHelper(Node node) {
        if (node == null) return Stream.empty();
        Stream<String> current = Stream.of(String.valueOf(node.val), String.valueOf(node.children.size()));
        Stream<String> children = node.children.stream().flatMap(this::serializeHelper);
        return Stream.concat(current, children);
    }
 
    // 反序列化
    public Node deserialize(String data) {
        if (data.isEmpty()) return null;
        Iterator<String> it = Arrays.stream(data.split(" ")).iterator();
        return deserializeHelper(it);
    }
 
    // 辅助方法:重建树
    private Node deserializeHelper(Iterator<String> it) {
        int val = Integer.parseInt(it.next());
        int size = Integer.parseInt(it.next());
        Node node = new Node(val, new ArrayList<>());
        IntStream.range(0, size).forEach(i -> node.children.add(deserializeHelper(it)));
        return node;
    }
}

解释

方法:

这个题解使用递归的方式对 N 叉树进行前序遍历,将树的结构编码为字符串进行序列化。在反序列化时,通过维护一个栈来存储当前节点的父节点,以便正确地重建树的结构。序列化时,每个节点的格式为 "值 [子节点...] ",其中方括号内是该节点的子节点序列。反序列化时,遇到数字则创建节点,遇到 "[" 则将当前节点压栈,遇到 "]" 则弹出栈顶节点。通过这种方式,可以正确地还原 N 叉树。

时间复杂度:

序列化:O(n^2),反序列化:O(n)

空间复杂度:

序列化:O(n+m),反序列化:O(n+m)

代码细节讲解

🦆
在序列化过程中,为什么选择使用前序遍历而不是其他遍历方法?这种选择对恢复树结构有什么特别的优势吗?
前序遍历首先访问根节点,然后递归地进行子节点的遍历。这种方式非常适合序列化和反序列化,因为它自然地保留了节点与其子树之间的层级关系,使得在反序列化时能够从树的根部开始逐步向下构建整个树结构。此外,前序遍历的序列化结果直观且易于实现,节点的父子关系清晰,处理起来更直接,无需额外记录节点间的关系,便于反序列化时树的重建。
🦆
在序列化的格式中,使用空格和方括号来区分节点和子节点的开始与结束。这种格式在存在大量子节点或特别深的树时是否容易处理?是否有可能引入歧义或解析错误?
使用空格和方括号区分节点和子节点的开始与结束在逻辑上是清晰的。然而,实际操作中如果树特别深或节点数特别多,确实可能导致解析上的复杂性增加,特别是对于深度递归的处理可能引起性能问题。此外,如果节点值中包含空格或特殊字符如方括号,会引入歧义或解析错误。通常需要对节点值进行适当的编码或转义处理,或者选择更安全的分隔符,以保证序列化和反序列化的过程中数据的完整性和准确性。
🦆
序列化时若节点值为数字外的其他类型(如字符串或混合类型),当前的序列化方法是否依然适用?需要做哪些调整?
当前的序列化方法假设节点值为整型数。如果节点值为字符串或其他类型,该方法需要适当调整以支持这些类型。首先,需要确保节点值的字符串表示不含有用于分隔的特殊字符(如空格、方括号等)。如果存在这样的字符,需要引入转义机制或使用其他分隔字符。其次,反序列化时需要正确解析这些值并转换回原始类型。为了通用性,可以在序列化时明确标记数据类型,反序列化时据此恢复原始数据类型。
🦆
在反序列化函数中,使用空字符串判断(if s == '')来跳过空格。这种方法是否最优?是否有更加高效的解析字符串的方法?
使用空字符串判断来跳过空格是一种简单的方法,但不是最优的。更高效的方式是在分割字符串时直接去除空条目。例如,可以使用 `data.strip().split()` 来确保首尾的空格被移除并正确分割字符串。此外,使用正则表达式或更加精确的字符串处理方法可以有效处理复杂或不规则的输入格式,避免错误解析。提前处理或清洗数据,去除不必要的空格或特殊字符,可以提高解析的效率和准确性。

相关问题

二叉树的序列化与反序列化

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。

提示: 输入输出格式与 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。

 

示例 1:

输入:root = [1,2,3,null,null,4,5]
输出:[1,2,3,null,null,4,5]

示例 2:

输入:root = []
输出:[]

示例 3:

输入:root = [1]
输出:[1]

示例 4:

输入:root = [1,2]
输出:[1,2]

 

提示:

  • 树中结点数在范围 [0, 104]
  • -1000 <= Node.val <= 1000

序列化和反序列化二叉搜索树

序列化是将数据结构或对象转换为一系列位的过程,以便它可以存储在文件或内存缓冲区中,或通过网络连接链路传输,以便稍后在同一个或另一个计算机环境中重建。

设计一个算法来序列化和反序列化 二叉搜索树 。 对序列化/反序列化算法的工作方式没有限制。 您只需确保二叉搜索树可以序列化为字符串,并且可以将该字符串反序列化为最初的二叉搜索树。

编码的字符串应尽可能紧凑。

 

示例 1:

输入:root = [2,1,3]
输出:[2,1,3]

示例 2:

输入:root = []
输出:[]

 

提示:

  • 树中节点数范围是 [0, 104]
  • 0 <= Node.val <= 104
  • 题目数据 保证 输入的树是一棵二叉搜索树。

将 N 叉树编码为二叉树

将 N 叉树编码为二叉树