当前位置: 首页 > article >正文

代码随想录刷题day17丨654.最大二叉树,617.合并二叉树,700.二叉搜索树中的搜索,98.验证二叉搜索树

代码随想录刷题day17丨654.最大二叉树,617.合并二叉树,700.二叉搜索树中的搜索,98.验证二叉搜索树

1.题目

1.1最大二叉树

  • 题目链接:654. 最大二叉树 - 力扣(LeetCode)

    在这里插入图片描述

  • 视频讲解:又是构造二叉树,又有很多坑!| LeetCode:654.最大二叉树_哔哩哔哩_bilibili

  • 文档讲解:https://programmercarl.com/0654.%E6%9C%80%E5%A4%A7%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91.html

  • 解题思路:递归(前序遍历)

    • 构造树一般采用的是前序遍历,因为先构造中间节点,然后递归构造左子树和右子树。
    • 确定递归函数的参数和返回值
      • 参数传入的是存放元素的数组,返回该数组构造的二叉树的头结点,返回类型是指向节点的指针。
    • 确定终止条件
      • 题目中说了输入的数组大小一定是大于等于1的,所以我们不用考虑小于1的情况,那么当递归遍历的时候,如果传入的数组大小为1,说明遍历到了叶子节点了。
      • 那么应该定义一个新的节点,并把这个数组的数值赋给新的节点,然后返回这个节点。 这表示一个数组大小是1的时候,构造了一个新的节点,并返回。
    • 确定单层递归的逻辑
      • 先要找到数组中最大的值和对应的下标, 最大的值构造根节点,下标用来下一步分割数组。
      • 最大值所在的下标左区间 构造左子树(这里要判断maxValueIndex > 0,因为要保证左区间至少有一个数值。)
      • 最大值所在的下标右区间 构造右子树(判断maxValueIndex < (nums.size() - 1),确保右区间至少有一个数值。)
  • 代码:

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode() {}
     *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
     *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
     *         this.val = val;
     *         this.left = left;
     *         this.right = right;
     *     }
     * }
     */
    class Solution {
        public TreeNode constructMaximumBinaryTree(int[] nums) {
            if(nums.length == 1){
                return new TreeNode(nums[0]);
            }
    
            int maxValue = 0;
            int maxValueIndex = 0;
            for(int i =0;i < nums.length;i++){
                if(nums[i] > maxValue){
                    maxValue = nums[i];
                    maxValueIndex = i;
                } 
            }
            TreeNode node = new TreeNode(maxValue);
    
            if(maxValueIndex > 0){
                int[] arrLeft = new int[maxValueIndex];
                for(int i = 0;i < maxValueIndex;i++){
                    arrLeft[i] = nums[i];
                } 
                node.left = constructMaximumBinaryTree(arrLeft);
            }
    
            if(maxValueIndex < nums.length -1){
                int[] arrRight = new int[nums.length - maxValueIndex - 1];
                for(int i = maxValueIndex + 1;i < nums.length;i++){
                    arrRight[i -maxValueIndex - 1] = nums[i];
                }
                node.right = constructMaximumBinaryTree(arrRight);
            }
            return node;
        }
    }
    
  • 总结:

    • 构造二叉树都是 前序遍历

1.2合并二叉树

  • 题目链接:617. 合并二叉树 - 力扣(LeetCode)

    在这里插入图片描述

  • 视频讲解:一起操作两个二叉树?有点懵!| LeetCode:617.合并二叉树_哔哩哔哩_bilibili

  • 文档讲解:https://programmercarl.com/0617.%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91.html

  • 解题思路:递归(前序遍历)

    • 其实和遍历一个树逻辑是一样的,只不过传入两个树的节点,同时操作。
    • 确定递归函数的参数和返回值:
      • 首先要合入两个二叉树,那么参数至少是要传入两个二叉树的根节点,返回值就是合并之后二叉树的根节点。
    • 确定终止条件:
      • 因为是传入了两个树,那么就有两个树遍历的节点t1 和 t2,如果t1 == NULL 了,两个树合并就应该是 t2 了(如果t2也为NULL也无所谓,合并之后就是NULL)。
      • 反过来如果t2 == NULL,那么两个数合并就是t1(如果t1也为NULL也无所谓,合并之后就是NULL)。
    • 确定单层递归的逻辑:
      • 单层递归的逻辑就比较好写了,这里我们重复利用一下t1这个树,t1就是合并之后树的根节点(就是修改了原来树的结构)。
  • 代码:

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode() {}
     *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
     *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
     *         this.val = val;
     *         this.left = left;
     *         this.right = right;
     *     }
     * }
     */
    class Solution {
        public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
            if(root1 == null){
                return root2;
            }
            if(root2 == null){
                return root1;
            }
    
            root1.val += root2.val;
            root1.left = mergeTrees(root1.left,root2.left);
            root1.right = mergeTrees(root1.right,root2.right);
            return root1;
        }
    }
    
  • 总结:

    • 优先掌握递归
    • 本题递归用中序和后序也都可以,换个顺序就行,前序更方便直观理解

1.3二叉搜索树中的搜索

  • 题目链接:700. 二叉搜索树中的搜索 - 力扣(LeetCode)

    在这里插入图片描述

  • 视频讲解:不愧是搜索树,这次搜索有方向了!| LeetCode:700.二叉搜索树中的搜索_哔哩哔哩_bilibili

  • 文档讲解:https://programmercarl.com/0700.%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%A0%91%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%90%9C%E7%B4%A2.html

  • 解题思路:递归法或者迭代法

    • 确定递归函数的参数和返回值
      • 递归函数的参数传入的就是根节点和要搜索的数值,返回的就是以这个搜索数值所在的节点。
    • 确定终止条件
      • 如果root为空,或者找到这个数值了,就返回root节点。
    • 确定单层递归的逻辑
      • 因为二叉搜索树的节点是有序的,所以可以有方向的去搜索。
      • 如果root->val > val,搜索左子树,如果root->val < val,就搜索右子树,最后如果都没有搜索到,就返回NULL。
  • 代码:

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode() {}
     *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
     *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
     *         this.val = val;
     *         this.left = left;
     *         this.right = right;
     *     }
     * }
     */
    class Solution {
        public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
            if(root == null || root.val == val){
                return root;
            }
            TreeNode resNote = null;
            if(val < root.val){
                resNote = searchBST(root.left,val);
            }
            if(val > root.val){
                resNote = searchBST(root.right,val);
            }
            return resNote;
        }
    }
    
    class Solution {
        // 迭代,普通二叉树
        public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
            if (root == null || root.val == val) {
                return root;
            }
            Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
            stack.push(root);
            while (!stack.isEmpty()) {
                TreeNode pop = stack.pop();
                if (pop.val == val) {
                    return pop;
                }
                if (pop.right != null) {
                    stack.push(pop.right);
                }
                if (pop.left != null) {
                    stack.push(pop.left);
                }
            }
            return null;
        }
    }
    
    
    class Solution {
        // 迭代,利用二叉搜索树特点,优化,可以不需要栈
        public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
            while (root != null)
                if (val < root.val) root = root.left;
                else if (val > root.val) root = root.right;
                else return root;
            return null;
        }
    }
    
  • 总结:

    • 递归和迭代 都可以掌握一下,因为本题比较简单

1.4验证二叉搜索树

  • 题目链接:98. 验证二叉搜索树 - 力扣(LeetCode)

    在这里插入图片描述

  • 视频讲解:你对二叉搜索树了解的还不够! | LeetCode:98.验证二叉搜索树_哔哩哔哩_bilibili

  • 文档讲解:https://programmercarl.com/0098.%E9%AA%8C%E8%AF%81%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%A0%91.html

  • 解题思路:递归(中序遍历)

    • 中序遍历看是否单调递增
    • 要知道中序遍历下,输出的二叉搜索树节点的数值是有序序列。有了这个特性,验证二叉搜索树,就相当于变成了判断一个序列是不是递增的了。
    • 用双指针思想优化递归过程做该题效果最好
  • 代码:

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode() {}
     *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
     *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
     *         this.val = val;
     *         this.left = left;
     *         this.right = right;
     *     }
     * }
     */
    class Solution {
        TreeNode pre = null; // 类的成员变量,用来保存中序遍历过程中前一个节点
        public boolean isValidBST(TreeNode root) {
            if(root == null){
                return true;// 空树是有效的二叉搜索树
            }
            boolean left = isValidBST(root.left);
            if(pre != null && pre.val >= root.val){
                return false;
            }
            pre = root;// 更新 pre 为当前节点
            boolean right = isValidBST(root.right);
            return left && right;// 返回左子树和右子树是否都是有效的 BST
        }
    }
    
  • 总结:

    • 遇到 搜索树,一定想着中序遍历,这样才能利用上特性。
    • 但本题是有陷阱的
      • 不能单纯的比较左节点小于中间节点,右节点大于中间节点就完事了
      • 我们要比较的是 左子树所有节点小于中间节点,右子树所有节点大于中间节点

http://www.kler.cn/a/283841.html

相关文章:

  • PHP多门店医疗服务系统小程序源码
  • 基于标签相关性的多标签学习
  • C++初阶:类和对象(上)
  • HTTP协议基础
  • 封装el-menu
  • 【初阶数据结构与算法】链表刷题之移除链表元素、反转链表、找中间节点、合并有序链表、链表的回文结构
  • Java线程生命周期详解_(1)
  • 在 Maven 的 POM 文件中配置 npm 镜像源
  • SpringMVC处理流程介绍
  • 【HuggingFace Transformers】BertSelfOutput 和 BertOutput源码解析
  • 开源个人云存储管理专家:Cloudreve
  • 零基础入门转录组数据分析——单基因ROC分析
  • Leetcode Java学习记录——动态规划基础_3
  • 尚硅谷大数据技术-Kafka视频教程-笔记01【Kafka 入门】
  • 8月30复盘日记
  • k8s-pod 实战四 什么是 Kubernetes Pod?如何在生产环境中使用它?(学习专场,实战就看这一篇就够了)
  • 把http网站变成https
  • WPF 使用PdfiumViewer实现PDF预览与打印
  • RabbitMQ本地Ubuntu系统环境部署与无公网IP远程连接服务端实战演示
  • element input限制输入框只能输入数字
  • 深入解析:文本分析模型性能评估的艺术与科学
  • 浅谈对分布式锁的认识
  • React中实现antd自定义图标,鼠标悬浮变色
  • Java算法之BogoSort(或称为Permutation Sort、Monkey Sort)
  • day39(了解docker-compose,docker-compose编排容器,配置harbor服务)
  • PneumoLLM: 利用大语言模型的力量进行尘肺病诊断| 文献速递-大模型与多模态诊断阿尔茨海默症与帕金森疾病应用