【数据结构与算法 | 搜索二叉树篇 力扣篇】力扣530, 501

2024-09-05 03:28

本文主要是介绍【数据结构与算法 | 搜索二叉树篇 力扣篇】力扣530, 501,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 力扣530:二叉搜索树的最小绝对差

1.1 题目:

给你一个二叉搜索树的根节点 root ,返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。

差值是一个正数,其数值等于两值之差的绝对值。

示例 1:

52bef180bb264050ac1c0b2c5b2a238f.jpeg

输入:root = [4,2,6,1,3]
输出:1

示例 2:

6ba3600e2a954db483519ec50eae41d2.jpeg

输入:root = [1,0,48,null,null,12,49]
输出:1

提示:

  • 树中节点的数目范围是 [2, 104]
  • 0 <= Node.val <= 105

1.2 思路

题目虽然说求任意两个不同的节点的差值,但很容易发现,排序以后,只需要比较两个相邻节点的差值即可。

1.3 题解:

/*** 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 {// 用列表记录二叉树节点的值List<Integer> list = new ArrayList<>();public int getMinimumDifference(TreeNode root) {recursion(root);// 调用库方法排序Collections.sort(list);// 因为由题,该二叉树最少两个节点int targrt = list.get(0) - list.get(1);if(targrt < 0) {targrt = -targrt;}// 排序以后只需要比较两个相邻的元素的差值for(int i = 0; i < list.size() - 1; i++) {int diff = list.get(i) - list.get(i + 1);if(diff < 0) {diff = -diff;}targrt = targrt > diff ? diff : targrt;}return targrt;}private void recursion(TreeNode node) {if(node == null) {return;}list.add(node.val);recursion(node.left);recursion(node.right);}
}

2. 力扣501:二叉搜索树中的众数

2.1 题目:

给你一个含重复值的二叉搜索树(BST)的根节点 root ,找出并返回 BST 中的所有 众数(即,出现频率最高的元素)。

如果树中有不止一个众数,可以按 任意顺序 返回。

假定 BST 满足如下定义:

  • 结点左子树中所含节点的值 小于等于 当前节点的值
  • 结点右子树中所含节点的值 大于等于 当前节点的值
  • 左子树和右子树都是二叉搜索树

示例 1:

输入:root = [1,null,2,2]
输出:[2]

示例 2:

输入:root = [0]
输出:[0]

提示:

  • 树中节点的数目在范围 [1, 104] 内
  • -105 <= Node.val <= 105

进阶:你可以不使用额外的空间吗?(假设由递归产生的隐式调用栈的开销不被计算在内)

2.2 思路:

使用到了哈希表,动态数组和递归。哈希表的键用来存储节点的值,值用来存储节点值的个数。用max_num来判断是否需要向列表中添加元素。最后列表中剩下来的元素就是最后要返回的元素。但方法要求返回一个数组,那么就简单转换以下就好了。

个人感觉还可以用计数排序来解决这个问题,应该会更加的简洁和方便。

2.3 题解
 

/*** 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 {HashMap<Integer, Integer> hashmap = new HashMap<>();// 哈希表用键存储节点的值,用值来存储节点的值出现的次数int max_num;//该变量表示众数List<Integer> list = new ArrayList<>();public int[] findMode(TreeNode root) {recursion(root);int[] target = new int[list.size()];for(int i = 0; i < list.size();i++){target[i] = list.get(i);}return target;}private void recursion(TreeNode node) {if(node == null) {return;}// 记录操作之前的max_num,用于后续比较int old_max_num = max_num;if(!hashmap.containsKey(node.val)){hashmap.put(node.val, 1);max_num = Integer.max(max_num, 1);} else {hashmap.put(node.val, hashmap.get(node.val) + 1);max_num = Integer.max(max_num, hashmap.get(node.val));}//看max_num做没做出更新,如果做出更新,则清空列表// 如果没做出更新,但是该节点的值的个数与最大值一样,则加入到列表if(old_max_num != max_num){list.clear();list.add(node.val);} else if(max_num == hashmap.get(node.val)){list.add(node.val);}recursion(node.left);recursion(node.right);}
}

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