题目来源:力扣(LeetCode)
https://leetcode-cn.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree
给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。
百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个结点 p、q,最近公共祖先表示为一个结点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”
例如,给定如下二叉搜索树: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5]
示例 1:
输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 8
输出: 6
解释: 节点 2 和节点 8 的最近公共祖先是 6。
示例 2:
输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 4
输出: 2
解释: 节点 2 和节点 4 的最近公共祖先是 2, 因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。
说明:
先审题,题目中给定的是二叉搜索树(BST),先看二叉搜索树的定义:
现在题目要求在二叉搜索树上两个指定节点的最近公共祖先,关于最近公共祖先的定义,题目也给出相应的内容。
对于有根树 T 的两个结点 p、q,最近公共祖先表示为一个结点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)
根据二叉搜索树的特性,我们可以发现,这里其中有一定的规律:
上面两种情况,p 和 q 节点值要么都小于根节点值,要么都大于根节点值。其他情况该如何处理?
这里先罗列下可能的三种情况:
我们先说下这三者的结论,三者最终返回的都是根节点。
第一种情况可能比较好理解,这里 p 和 q 分布在根的左右子树,两者往上追溯祖先节点即是根节点。
第二种情况,这里先看下题目中的一个信息,如下:
一个节点也可以是它自己的祖先。
因为 p 是 q 的父节点,那么 p 可作为 q 的祖先,而 p 也可作为自身祖先。那么 p 就是 p 和 q 的最近公共祖先。此时 p 为根节点,那么返回的结果即是根节点。
第三种情况,与第二种情况同理。
这里,我们以示例 2 为例,以图示来理解下上面所述的分析:
这里我们可以用递归跟迭代两种思路来实现,下面看具体的代码:
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':
def helper(root, p, q):
# p 和 q 节点值均小于 root 节点值的情况,往左子树找
if p.val < root.val and q.val < root.val:
return helper(root.left, p, q)
# p 和 q 节点值均大于于 root 节点值的情况,往右子树找
elif p.val > root.val and q.val > root.val:
return helper(root.right, p, q)
# 其他情况,返回 root
else:
return root
return helper(root, p, q)
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':
while True:
# p 和 q 节点值均小于 root 节点值的情况,往左子树找
if p.val < root.val and q.val < root.val:
root = root.left
# p 和 q 节点值均大于于 root 节点值的情况,往右子树找
elif p.val > root.val and q.val > root.val:
root = root.right
# 否则,跳出循环
else:
break
# 返回 root,
return root
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