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"""二叉树的最近公共祖先给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个节点 p、q，最近公共祖先表示为一个节点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。” 示例 1：输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1输出：3解释：节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 。示例 2：输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4输出：5解释：节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5 。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。示例 3：输入：root = [1,2], p = 1, q = 2输出：1"""
"""最近公共祖先的定义： 设节点 rootroot 为节点 p, qp,q 的某公共祖先，若其左子节点 root.leftroot.left 和右子节点 root.rightroot.right 都不是 p,qp,q 的公共祖先，则称 rootroot 是 “最近的公共祖先” 。 若节点 pp 在节点 rootroot 的左（右）子树中，或 p = rootp=root ，则称 rootroot 是 pp 的祖先。"""# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = None
class Solution: def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode': if not root or root == p or root == q: return root left = self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q) right = self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q) if not left: return right if not right: return left return root

"""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。
 """
# 方法一 BFS# 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 not root: return '' queue = collections.deque([root]) res = [] while queue: node = queue.popleft() if node: res.append(str(node.val)) queue.append(node.left) queue.append(node.right) else: res.append('None') return '[' + ','.join(res) + ']'


 def deserialize(self, data):
 """Decodes your encoded data to tree.
 :type data: str :rtype: TreeNode """ if not data: return [] dataList = data[1:-1].split(',') root = TreeNode(int(dataList[0])) queue = collections.deque([root]) i = 1 while queue: node = queue.popleft() if dataList[i] != 'None': node.left = TreeNode(int(dataList[i])) queue.append(node.left) i += 1 if dataList[i] != 'None': node.right = TreeNode(int(dataList[i])) queue.append(node.right) i += 1 return root

 # Your Codec object will be instantiated and called as such:# ser = Codec()# deser = Codec()# ans = deser.deserialize(ser.serialize(root))
# 方法二 DFS# 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 not root: return 'None' return str(root.val) + ',' + str(self.serialize(root.left)) + ',' + str(self.serialize(root.right))
 def deserialize(self, data):
 """Decodes your encoded data to tree.
 :type data: str :rtype: TreeNode """
 def dfs(dataList): val = dataList.pop(0) if val == 'None': return None root = TreeNode(int(val)) root.left = dfs(dataList) root.right = dfs(dataList) return root
 dataList = data.split(',') return dfs(dataList)
 # Your Codec object will be instantiated and called as such:# ser = Codec()# deser = Codec()# ans = deser.deserialize(ser.serialize(root))