C++版 - 剑指offer 面试题24:二叉搜索树BST的后序遍历序列(的判断) 题解

剑指offer 面试题24:二叉搜索树的后序遍历序列(的判断)


题目:输入一个整数数组,判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则返回true。否则返回false。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。


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二叉搜索树(英语:Binary Search Tree),也称二叉查找树、有序二叉树(英语:ordered binary tree),排序二叉树(英语:sorted binary tree),是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树:

  1. 任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
  2. 任意节点的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
  3. 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树;
  4. 没有键值相等的节点。
C++版 - 剑指offer 面试题24:二叉搜索树BST的后序遍历序列(的判断) 题解_第1张图片
         图1:3层二叉搜索树

二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n)。二叉查找树是基础性数据结构,用于构建更为抽象的数据结构,如集合、multiset、关联数组等。

二叉查找树的查找过程和次优二叉树类似,通常采取二叉链表作为二叉查找树的存储结构。中序遍历二叉查找树可得到一个关键字的有序序列,一个无序序列可以通过构造一棵二叉查找树变成一个有序序列,构造树的过程即为对无序序列进行查找的过程。每次插入的新的结点都是二叉查找树上新的叶子结点,在进行插入操作时,不必移动其它结点,只需改动某个结点的指针,由空变为非空即可。搜索、插入、删除的复杂度等于树高,期望O(log n),最坏O(n)(数列有序,树退化成线性表)。

虽然二叉查找树的最坏效率是O(n),但它支持动态查询,且有很多改进版的二叉查找树可以使树高为O(log n), 如SBT、AVL树、红黑树。故不失为一种好的动态查找方法。


对于二叉搜索树BST,在树中任取一棵子树,其节点值都满足:左结点的值 < 父节点的值 < 右结点的值,故如果按照中序遍历的顺序遍历一棵二叉搜索树BST,遍历序列的数值是递增排序的。只需要用中序遍历算法遍历一棵二叉搜索树BST,就可以找出它的第k大结点。


1. 递归解法

由题意,可以将输入序列划分为3部分,即left、right、root,首先找到left部分最后一个结点的下标,即可完成分隔。如果left部分和right部分均是BST,即可递归调用VerifySquenceOfBST( )函数,变量bleft记录left部分是否为BST,bright记录right部分是否为BST。i从0~len-1对所有结点遍历一次... 最后的bleft&&bright即为所求的值。


         6
      /      \
    3         8
  /   \      /   \
2     5    7    9


AC代码:

#include
#include
using namespace std;
class Solution{
public:
    bool VerifySquenceOfBST(vector sequence)
	{
	int len=sequence.size();
	if(len<=0) return false;
	vector left, right;
	int root=sequence[len-1];
	int i=0;
	while(iroot) break;
		left.push_back(sequence[i]);		
		i++;
	}
	int j=i; // 处理right部分,此时i为left部分最后一个结点的下标 
	while(j vec1={2,5,3,7,9,8,6};
	vector vec2={5,7,6,9,11,10,8};	
	vector vec3={7,4,6,5};		
	bool res1=sol.VerifySquenceOfBST(vec1);
	bool res2=sol.VerifySquenceOfBST(vec2);
	bool res3=sol.VerifySquenceOfBST(vec3);
		
	printf("%d\n",res1);
	printf("%d\n",res2);
	printf("%d\n",res3);		
	return 0;
}




2. 非递归解法
左子树一定比右子树小,因此去掉根结点后,数字分为left,right两部分,right部分的最后一个数字是右子树的根,且它比左子树所有结点的值大,因此我们可以每次只看有子树是否符合条件即可,即使到达了左子树,左子树也可以看出由左右子树组成的树还像右子树那样处理.
对于左子树回到了原问题,对于右子树,左子树的所有值都比右子树的根小,可以暂时把他看出右子树的左子树,只需看看右子树的右子树是否符合要求即可.

例A

         6
      /      \
    3         8
  /   \      /   \
2     5    7    9


  2 5 3 7 9 8 6
f -------------b
f -----------b
f --------b
f ------b


AC代码:

#include
#include
using namespace std;
class Solution
{
public:
    bool VerifySquenceOfBST(vector sequence)
	{
        int backIdx = sequence.size();
        if(backIdx==0) return false;
 
        int forIdx = 0;
        while(--backIdx)  // backIdx=1时退出循环
        {
            while(sequence[forIdx]sequence[backIdx])  forIdx++;     // forIdx从前往后继续扫描,主要扫right部分
 
            if(forIdx vec1={2,5,3,7,9,8,6};
	vector vec2={5,7,6,9,11,10,8};	
	vector vec3={7,4,6,5};		
	bool res1=sol.VerifySquenceOfBST(vec1);
	bool res2=sol.VerifySquenceOfBST(vec2);
	bool res3=sol.VerifySquenceOfBST(vec3);
		
	printf("%d\n",res1);
	printf("%d\n",res2);
	printf("%d\n",res3);		
	return 0;
}

将此代码结合例A思考,还是不难理解的...



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