Day 23 669. 修剪二叉搜索树 108.将有序数组转换为二叉搜索树 538.把二叉搜索树转换为累加树 总结篇

2024-04-13 18:12

本文主要是介绍Day 23 669. 修剪二叉搜索树 108.将有序数组转换为二叉搜索树 538.把二叉搜索树转换为累加树 总结篇,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!

修剪二叉搜索树

给定一个二叉搜索树,同时给定最小边界L 和最大边界 R。通过修剪二叉搜索树,使得所有节点的值在[L, R]中 (R>=L) 。你可能需要改变树的根节点,所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。

669.修剪二叉搜索树

669.修剪二叉搜索树1

​ 最直接的想法,遍历树然后找到root->val在[L,R]以外的节点删除,通过递归处理返回根节点;

​ 如果此时简单的给出这种代码:

       root->left = trimBST(root->left, low, high);root->right = trimBST(root->right, low, high);

​ 就会忽视掉当前节点不在范围内但是节点左(右)子树可能在范围内的情况;

​ 如下图所示:

​ 也就是在删除节点时,还要对其子树进行判断;至于实现方式可以参考上一题的子树嫁接方法,无须重构二叉树结构;

​ 下面写递归三部曲:

​ 首先确定递归函数参数和返回值:遍历整棵树,做修改,其实不需要返回值也可以完成修剪(其实就是从二叉树中移除节点)的操作;但是有返回值,更方便,可以通过递归函数的返回值来移除节点,不需要额外操作;

​ 其次确定终止条件:修剪的操作并不是在终止条件进行的,所以就是遇到空节点返回就可以了;

​ 最后确定单层递归的逻辑:嫁接子树,此处不再赘述;

​ 递归代码如下:

	TreeNode* traversal(TreeNode* root, int L, int R){if(root == NULL)	return NULL;if(root->val < L){//节点值小于左边边界值TreeNode* tempNode = traversal(root->right, L, R);//此节点右子树中寻找所有大于L的值的节点,继续嵌套递归修剪右子树;return tempNode;}if(root->val > R)	return	traversal(root->left, L, R);//同理,并非直接return子树,而是修剪过后再returnroot->left = traversal(root->left, L, R);//对符合区间条件的根节点左右子树进行操作root->right = traversal(root->right, L, R);return root;}

将有序数组转换为二叉搜索树

将一个按照升序排列的有序数组,转换为一棵高度平衡二叉搜索树。

本题中,一个高度平衡二叉树是指一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。

示例:

108.将有序数组转换为二叉搜索树

​ 按题目要求切割数组得到平衡二叉搜索树,则从数组中间作为根节点开始切割;

​ 同时注意循环不变量,因为这里是需要不断对数组进行切割直到子数组的长度为一;

​ 遍历代码如下:

	TreeNode* traversal(vector<int>& nums, int L, int R){//确定函数参数和返回值//这里选择左闭右开的切割区间,则子区间停止切割的终止条件即是数组长度等于零的时候if(L >= R)	return NULL;//单层递归逻辑int mid = (R-L)/2+L;//防止int溢出TreeNode* root = new TreeNode(nums[mid]);//确定根节点root->left = traversal(nums, L, mid);//左闭右开root->right = traversal(nums, mid+1, R);return root;}

把二叉搜索树转化为累加树

给出二叉 搜索 树的根节点,该树的节点值各不相同,请你将其转换为累加树(Greater Sum Tree),使每个节点 node 的新值等于原树中大于或等于 node.val 的值之和。

提醒一下,二叉搜索树满足下列约束条件:

节点的左子树仅包含键 小于 节点键的节点。 节点的右子树仅包含键 大于 节点键的节点。 左右子树也必须是二叉搜索树。

示例 1:

538.把二叉搜索树转换为累加树

  • 输入:[4,1,6,0,2,5,7,null,null,null,3,null,null,null,8]
  • 输出:[30,36,21,36,35,26,15,null,null,null,33,null,null,null,8]

示例 2:

  • 输入:root = [0,null,1]
  • 输出:[1,null,1]

示例 3:

  • 输入:root = [1,0,2]
  • 输出:[3,3,2]

示例 4:

  • 输入:root = [3,2,4,1]
  • 输出:[7,9,4,10]

提示:

  • 树中的节点数介于 0 和 104 之间。
  • 每个节点的值介于 -104 和 104 之间。
  • 树中的所有值互不相同
  • 给定的树为二叉搜索树。

​ 如果给定的是一个有序数组,则[1, 2, 3, 4]的结果就是[10, 9, 7, 4],那二叉树呢?

​ 从二叉搜索树的最大值开始往前递加,无疑就是处理顺序的改变,即右中左的顺序来遍历整个二叉搜索树,即反中序遍历;

​ 则递归代码如下:

	int sum = 0;//记录前一个节点的数值void traversal(TreeNode* cur){//确定函数参数和返回值:遍历整棵树且无须对返回值进行处理if(!cur)	return;//确定终止条件:为空返回//if(cur->right)	sum += cur->right->val;	单层逻辑traversal(cur->right);cur->val += sum;sum = cur->val;//更新sum//if(cur->left)	sum += cur->left->val;traversal(cur->left);}

​ 整体代码如下:

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
private:int sum = 0;//记录前一个节点的数值void traversal(TreeNode* cur){//确定函数参数和返回值:遍历整棵树且无须对返回值进行处理if(!cur)	return;//确定终止条件:为空返回//if(cur->right)	sum += cur->right->val;	单层逻辑traversal(cur->right);cur->val += sum;sum = cur->val;//更新sum//if(cur->left)	sum += cur->left->val;traversal(cur->left);}
public:TreeNode* convertBST(TreeNode* root) {sum = 0;traversal(root);return root;}
};

总结

​ 递归和迭代的思想都要熟悉;

递归

​ 首先是熟知递归函数的参数和返回值:

​ 如何利用才能使算法的性能最优化,例如对返回节点类型、传入int替代vector;

​ (见Day 18)

​ 如果需要搜索整棵二叉树且不用处理递归返回值,递归函数就不要返回值;(这种情况就是本文下半部分介绍的113.路径总和ii)

​ 如果需要搜索整棵二叉树且需要处理递归返回值,递归函数就需要返回值; (这种情况我们在236. 二叉树的最近公共祖先 (opens new window)中介绍)

​ 如果要搜索其中一条符合条件的路径,那么递归一定需要返回值,因为遇到符合条件的路径了就要及时返回;

​ 其次是关于递归函数的终止条件:

​ 有时候终止条件并不是简单的对处理节点判空即可,需要根据具体情境进行判断;

​ 最后是递归函数的单层遍历逻辑:

​ 二叉树题目的逻辑往往不算很难,大多时候可以理解为对一个遍历顺序特殊的数组进行处理,所以遍历顺序尤为重要;

​ 在构建二叉树的节点的时候,一定是选择从根节点开始(中左右),即前序遍历;

​ 在面对二叉搜索树时,一定是选择中序遍历(左中右),这样才能充分利用二叉搜索树的有序性质;

​ 求普通二叉树的属性的时候,一般采取后序遍历(左右中),因为需要返回中节点进行处理;

迭代

​ 迭代最主要的思想就是用栈来模拟树的逻辑,通过不断的push pop得到理想中的出栈顺序;

​ 一般在涉及到递归不是很好处理返回值的时候使用迭代,层序遍历就是一个典型的例子。

这篇关于Day 23 669. 修剪二叉搜索树 108.将有序数组转换为二叉搜索树 538.把二叉搜索树转换为累加树 总结篇的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/900857

相关文章

JAVA中整型数组、字符串数组、整型数和字符串 的创建与转换的方法

《JAVA中整型数组、字符串数组、整型数和字符串的创建与转换的方法》本文介绍了Java中字符串、字符数组和整型数组的创建方法,以及它们之间的转换方法,还详细讲解了字符串中的一些常用方法,如index... 目录一、字符串、字符数组和整型数组的创建1、字符串的创建方法1.1 通过引用字符数组来创建字符串1.2

Android数据库Room的实际使用过程总结

《Android数据库Room的实际使用过程总结》这篇文章主要给大家介绍了关于Android数据库Room的实际使用过程,详细介绍了如何创建实体类、数据访问对象(DAO)和数据库抽象类,需要的朋友可以... 目录前言一、Room的基本使用1.项目配置2.创建实体类(Entity)3.创建数据访问对象(DAO

Java向kettle8.0传递参数的方式总结

《Java向kettle8.0传递参数的方式总结》介绍了如何在Kettle中传递参数到转换和作业中,包括设置全局properties、使用TransMeta和JobMeta的parameterValu... 目录1.传递参数到转换中2.传递参数到作业中总结1.传递参数到转换中1.1. 通过设置Trans的

C# Task Cancellation使用总结

《C#TaskCancellation使用总结》本文主要介绍了在使用CancellationTokenSource取消任务时的行为,以及如何使用Task的ContinueWith方法来处理任务的延... 目录C# Task Cancellation总结1、调用cancellationTokenSource.

基于Redis有序集合实现滑动窗口限流的步骤

《基于Redis有序集合实现滑动窗口限流的步骤》滑动窗口算法是一种基于时间窗口的限流算法,通过动态地滑动窗口,可以动态调整限流的速率,Redis有序集合可以用来实现滑动窗口限流,本文介绍基于Redis... 滑动窗口算法是一种基于时间窗口的限流算法,它将时间划分为若干个固定大小的窗口,每个窗口内记录了该时间

vue如何监听对象或者数组某个属性的变化详解

《vue如何监听对象或者数组某个属性的变化详解》这篇文章主要给大家介绍了关于vue如何监听对象或者数组某个属性的变化,在Vue.js中可以通过watch监听属性变化并动态修改其他属性的值,watch通... 目录前言用watch监听深度监听使用计算属性watch和计算属性的区别在vue 3中使用watchE

Java将时间戳转换为Date对象的方法小结

《Java将时间戳转换为Date对象的方法小结》在Java编程中,处理日期和时间是一个常见需求,特别是在处理网络通信或者数据库操作时,本文主要为大家整理了Java中将时间戳转换为Date对象的方法... 目录1. 理解时间戳2. Date 类的构造函数3. 转换示例4. 处理可能的异常5. 考虑时区问题6.

C# ComboBox下拉框实现搜索方式

《C#ComboBox下拉框实现搜索方式》文章介绍了如何在加载窗口时实现一个功能,并在ComboBox下拉框中添加键盘事件以实现搜索功能,由于数据不方便公开,作者表示理解并希望得到大家的指教... 目录C# ComboBox下拉框实现搜索步骤一步骤二步骤三总结C# ComboBox下拉框实现搜索步骤一这

基于C#实现将图片转换为PDF文档

《基于C#实现将图片转换为PDF文档》将图片(JPG、PNG)转换为PDF文件可以帮助我们更好地保存和分享图片,所以本文将介绍如何使用C#将JPG/PNG图片转换为PDF文档,需要的可以参考下... 目录介绍C# 将单张图片转换为PDF文档C# 将多张图片转换到一个PDF文档介绍将图片(JPG、PNG)转

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert