题目:
给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树。
假设一个二叉搜索树具有如下特征:
节点的左子树只包含小于当前节点的数。
节点的右子树只包含大于当前节点的数。
所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。
思路:二叉搜索树的特点是左边的子树小于根节点,右边的子树也都要大于根节点,同时每一课子树也要递归的判断。所以用一个变量记录当前子树的最小值和最大值即可
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {boolean}
*/
var isValidBST = function(root) {
const isValidBSTAA = (root, min, max) => {
if (!root) return true;
if (root.val <= min || root.val >= max) return false;
return (
isValidBSTAA(root.left, min, root.val) &&
isValidBSTAA(root.right, root.val, max)
);
};
if (!root) return true;
return isValidBSTAA(root, -Infinity, Infinity);
};
换个思路,二叉搜索树的中序遍历是升序,那么我们用中序遍历的方式,去比较当前的数和前一个数的值即可,。
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {boolean}
*/
var isValidBST = function(root) {
let pre = -Infinity;
let flag = false;
const search = (root) => {
if (flag) return;
if (!root) return;
search(root.left);
if (root.val <= pre) {
flag = true;
return;
}
pre = root.val;
search(root.right);
};
search(root);
return !flag;
};
题目:给你一个二叉树,请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。 (即逐层地,从左到右访问所有节点)。
思路:这里递归就比迭代麻烦
迭代:
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number[][]}
*/
var levelOrder = function(root) {
const res = [];
if (!root) return res;
const stack = [root];
while (stack.length) {
const temp = stack.map((item) => item.val);
res.push(temp);
const newStack = stack.reduce((res, item) => {
if (item.left) res.push(item.left);
if (item.right) res.push(item.right);
return res;
}, []);
stack.splice(0, Infinity, ...newStack);
}
return res;
};
题目:
给定一个二叉树,返回其节点值的锯齿形层次遍历。(即先从左往右,再从右往左进行下一层遍历,以此类推,层与层之间交替进行)。
例如:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],
3
/ \
9 20
/ \
15 7
返回锯齿形层次遍历如下:
[
[3],
[20,9],
[15,7]
]
思路:和程序遍历类似,用一个变量记录方向即可
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number[][]}
*/
var zigzagLevelOrder = function(root) {
if (!root) return [];
const stack = [root];
let flag = true;
const res = [];
while (stack.length) {
const tempStack = [];
const temp = stack.reduce((res, item) => {
if (flag) {
res.push(item.val);
} else {
res.unshift(item.val);
}
if (item.left) {
tempStack.push(item.left);
}
if (item.right) {
tempStack.push(item.right);
}
return res
}, []);
res.push(temp);
flag = !flag;
stack.splice(0, Infinity, ...tempStack);
}
return res;
};
题目:
根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。
注意:
你可以假设树中没有重复的元素。
例如,给出
前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]
中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]
返回如下的二叉树:
3
/ \
9 20
/ \
15 7
思路:可以注意到,前序遍历的第一个节点是根节点,所以我们只要找到根节点在中序遍历的下标,左边的节点构造子树,右边的节点构造右树。然后子树的根节点,在前序遍历中是当前根节点+当前子树的节点数量,左右子树的数量可由中序遍历的下标得知。所以递归处理的即可
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {number[]} preorder
* @param {number[]} inorder
* @return {TreeNode}
*/
var buildTree = (preorder, inorder) => {
return helper(preorder, 0, preorder.length - 1, inorder, 0, inorder.length - 1)
}
function helper(preorder, p_start, p_end, inorder, i_start, i_end) {
if (p_start > p_end) return null
let rootVal = preorder[p_start]
let root = new TreeNode(rootVal)
let mid = inorder.indexOf(rootVal)
let leftNum = mid - i_start
root.left = helper(preorder, p_start + 1, p_start + leftNum, inorder, i_start, mid - 1)
root.right = helper(preorder, p_start + leftNum + 1, p_end, inorder, mid + 1, i_end)
return root
}
题目:
根据一棵树的中序遍历与后序遍历构造二叉树。
注意:
你可以假设树中没有重复的元素。
例如,给出
中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]
后序遍历 postorder = [9,15,7,20,3]
返回如下的二叉树:
3
/ \
9 20
/ \
15 7
思路:和前一题类似,后序遍历的最后一个节点是根节点,根据根节点在中序遍历结果中的位置,我们计算左右子树的数量,然后计算左右子树的根节点在后序遍历结果中的位置,递归处理
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {number[]} inorder
* @param {number[]} postorder
* @return {TreeNode}
*/
var buildTree = function(inorder, postorder) {
let build = (inorder) => {
if(!inorder.length) return null
let tmp = postorder.pop(),mid = inorder.indexOf(tmp)
let root = new TreeNode(tmp)
root.right = build(inorder.slice(mid + 1))
root.left = build(inorder.slice(0,mid))
return root
}
return build(inorder)
};