JavaC++题解与拓展——leetcode653.两数之和IV - 输入BST【emplace,ArrayDeque学习与使用】

本文主要是介绍JavaC++题解与拓展——leetcode653.两数之和IV - 输入BST【emplace,ArrayDeque学习与使用】,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!

每日一题做题记录,参考官方和三叶的题解

目录

  • 题目要求
  • 思路一:DFS
    • Java
    • C++
      • emplace与insert
  • 思路二:中序遍历+双指针
    • Java
      • ArrayDeque
    • C++
  • 总结

题目要求

在这里插入图片描述

思路一:DFS

用DFS遍历整棵树,并用哈希表set存储遍历过的值,查找set是否有与当前值相加得到目标的值。
两种语言的哈希表分别为HashSet和unordered_Set,在19日的题目中也有使用。

Java

class Solution {Set<Integer> set = new HashSet<>();public boolean findTarget(TreeNode root, int k) {if(root == null)return false;if(set.contains(k - root.val))return true;set.add(root.val);return findTarget(root.left, k) | findTarget(root.right, k);}
}
  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) n n n为BST的大小
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

C++

class Solution {
public:unordered_set<int> set;bool findTarget(TreeNode* root, int k) {if(root == nullptr)return false;if(set.count(k - root -> val))return true;set.emplace(root -> val);return findTarget(root -> left, k) || findTarget(root -> right, k);}
};
  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

emplace与insert

  • 学习参考链接
  • c++ 11中的多数容器都增加了一个新的插入元素函数方法emplace,简单来说它具有较高的效率,可以替代大部分的insert操作,原理在于其无需临时变量和隐式转换。

思路二:中序遍历+双指针

利用一下BST中序输出有序的特征,然后用双指针移动查找。
利用两个栈存放符合当前条件的较小值和较大值,栈顶元素分别是符合当前条件的最小值和最大值,也即BST中的“最”左值和“最”右值。

Java

class Solution {public boolean findTarget(TreeNode root, int k) {Deque<TreeNode> ls = new ArrayDeque<>(), rs = new ArrayDeque<>();//定义两个栈TreeNode tmp = root;//分别存放根左和根右while(tmp != null) {ls.addLast(tmp);tmp = tmp.left;}tmp = root;while(tmp != null) {rs.addLast(tmp);tmp = tmp.right;}//从最左(小)和最右(大)开始查找TreeNode l = ls.peekLast(), r = rs.peekLast();while(l.val < r.val) {int t = l.val + r.val;if(t == k)return true;else if(t < k) //小则向右找l = getNext(ls, true);else //大则向左找r = getNext(rs, false);    }return false;}TreeNode getNext(Deque<TreeNode> s, boolean isLeft) {TreeNode cur = s.pollLast();//找比cur大or小一点的值//找比cur右or左一点的值TreeNode node = isLeft ? cur.right : cur.left;while(node != null) {s.addLast(node);node = isLeft ? node.left : node.right;}return s.peekLast();}
}
  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

ArrayDeque

  • 学习参考链接
  • 简介
    • 一个两端皆可插入/删除的队列
    • 简单区别一下peek和poll
方法功能
addLast(key)将key加入队尾
peekLast(key)返回队尾元素key ,不删除

C++

注意指针地址符不要少,写java写习惯了导致调了好久。

class Solution {
public:bool findTarget(TreeNode* root, int k) {stack<TreeNode *> ls, rs; //定义两个栈TreeNode *tmp = root;//分别存放根左和根右while(tmp != nullptr) {ls.push(tmp);tmp = tmp->left;}tmp = root;while(tmp != nullptr) {rs.push(tmp);tmp = tmp->right;}//从最左(小)和最右(大)开始查找TreeNode *l = ls.top(), *r = rs.top();while(l->val < r->val) {int t = l->val + r->val;if(t == k)return true;else if(t < k) //小则向右找l = getNext(ls, true);else //大则向左找r = getNext(rs, false);}return false;}TreeNode *getNext(stack<TreeNode *> &s, bool isLeft) {TreeNode *cur = s.top();s.pop();//找比cur大or小一点的值//找比cur右or左一点的值TreeNode *node = isLeft ? cur->right : cur->left;while(node != nullptr) {s.push(node);node = isLeft ? node->left : node->right;}return s.top();}
};
  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

总结

本题属于简单“树”类题目,直接套用DFS即可解决(BFS也一样),但是要想到如何利用二叉搜索树的特点并不简单,法二的思路值得多多琢磨。


欢迎指正与讨论!

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