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# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):# self.val = val# self.left = left# self.right = rightclass Solution: def mergeTrees(self, root1: Optional[TreeNode], root2: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]: if not root1: # root1이 None이면 root2 반환 return root2 if not root2: # ro..

https://neetcode.io/problems/level-order-traversal-of-binary-tree NeetCode neetcode.io Level-Order Traversal이란?Level-order traversal(레벨 순회) 는 트리(Tree) 를 탐색하는 방법 중 하나로, BFS(너비 우선 탐색, Breadth-First Search) 를 기반으로 한다.트리 탐색 (Tree > Traversal)의 대표적인 방법트리에서 노드를 방문하는 순서에 따라 탐색 방식이 여러 가지가 있다.DFS (깊이 우선 탐색, Depth-First Search)루트에서 시작해서 최대한 깊이 내려간 후 백트래킹(되돌아옴).구현 방법:전위 순회 (Preorder): Root → Left → Right중위..

mode: 최빈값🔹 Binary Search Tree(이진 탐색 트리, BST)란? 이진 트리의 한 종류이며, 노드의 배치에 특정한 규칙이 적용된다:왼쪽 서브트리의 모든 값은 현재 노드보다 작아야 한다.오른쪽 서브트리의 모든 값은 현재 노드보다 커야 한다.이 규칙 덕분에 탐색(검색), 삽입, 삭제 등의 연산이 효율적(평균 O(log n))으로 수행된다.  🔹 중위 순회(In-order Traversal)란?이진 탐색 트리(BST)에서 중위 순회(In-order Traversal) 를 수행하면 값이 오름차순(ascending order)으로 정렬된 순서로 방문된다.🌟 중위 순회 순서왼쪽 서브트리 탐색현재 노드 방문오른쪽 서브트리 탐색🔹 예제 트리아래와 같은 BST가 있다고 가정해보자. ..

https://neetcode.io/problems/lowest-common-ancestor-in-binary-search-tree NeetCode neetcode.io공통 조상 찾기!🔹 BST(Binary Search Tree)의 특징 활용BST(이진탐색트리)에서는 왼쪽 서브트리의 모든 값이 루트보다 작고, 오른쪽 서브트리의 모든 값이 루트보다 큽니다.따라서, LCA를 찾는 과정에서 다음 규칙을 사용할 수 있습니다.p.val과 q.val이 모두 현재 노드보다 작으면, LCA는 왼쪽 서브트리에 있음.p.val과 q.val이 모두 현재 노드보다 크면, LCA는 오른쪽 서브트리에 있음.p.val과 q.val이 현재 노드 양쪽에 걸쳐 있다면, 현재 노드가 LCA임.# Definition for a binar..

# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):# self.val = val# self.left = left# self.right = rightclass Solution: def sumOfLeftLeaves(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: if not root: return 0 total = 0 # 왼쪽 자식이 리프 노드라면 값 추가 if root.left and not root.left.l..