给定一个不重复的整数数组 nums 。 最大二叉树 可以用下面的算法从 nums 递归地构建:
返回 nums 构建的 最大二叉树 。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def constructMaximumBinaryTree(self, nums: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
# 第一步:树为空(递归结束条件)
if not nums:
return None
# 第二步:获取数组中,最大节点的值
root_val = max(nums)
root = TreeNode(root_val)
# 第三步:获取最大值的下标
max_ids = nums.index(root_val)
# 第四步:进行分割数组,分割为左右子树
nums_left = nums[:max_ids]
nums_right = nums[max_ids+1:]
# 第五步:递归
root.left = self.constructMaximumBinaryTree(nums_left)
root.right = self.constructMaximumBinaryTree(nums_right)
return root
给你两棵二叉树: root1 和 root2 。
想象一下,当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时,两棵树上的一些节点将会重叠(而另一些不会)。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是:如果两个节点重叠,那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值;否则,不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点。
返回合并后的二叉树。
注意: 合并过程必须从两个树的根节点开始。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def mergeTrees(self, root1: Optional[TreeNode], root2: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
if root1 == None:
# 当root1为空,直接返回root2
return root2
if root2 == None:
# 当root2为空,直接返回root1
return root1
# # 将root1和root2的值相加,得到新节点的值
# root_val = root1.val + root2.val
# # 定义一个新节点
# root = TreeNode(root_val)
# 直接使用root1,在root1的基础上进行操作
root1.val += root2.val
# 直接使用root1
root1.left = self.mergeTrees(root1.left, root2.left)
root1.right = self.mergeTrees(root1.right, root2.right)
# 使用root
# root.left = self.mergeTrees(root1.left, root2.left)
# root.right = self.mergeTrees(root1.right, root2.right)
return root1
给定二叉搜索树(BST)的根节点 root 和一个整数值 val。
你需要在 BST 中找到节点值等于 val 的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在,则返回 null 。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def searchBST(self, root: Optional[TreeNode], val: int) -> Optional[TreeNode]:
# 二叉搜索数-左子树的节点值小于根节点,右子树的节点值大于根节点
# 树为空(递归终止条件)
if not root:
return None
if root.val == val:
return root # 当前节点的值等于val,则直接返回当前节点
if root.val > val:
# 当前节点的值大于val,说明符合条件的节点在左子树,去遍历左子树
node = self.searchBST(root.left, val)
return node
elif root.val < val:
# 当前节点的值小于val,说明符合条件的节点在右子树,去遍历右子树
node = self.searchBST(root.right, val)
return node
return None
给你一个二叉树的根节点 root ,判断其是否是一个有效的二叉搜索树。
有效 二叉搜索树定义如下:
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:
# 二叉搜索数的特性,使用中序遍历,遍历的结果中,节点的值是递增的
# 递归
# 定义一个变量,初始化的值为最小int值
# 使用中序遍历,然后去比较变量的值是否小于当前节点的值,小于则将节点的值赋值给变量继续遍历,不小于则返回False
min_value = -float("INF")
def isvalid(root):
nonlocal min_value
if root == None:
return True
# 遍历左子树
left_value = isvalid(root.left)
# 比较前一个节点和当前节点
if min_value >= root.val:
# 若变量min_value的值大于等于当前节点的值,则说明不是二叉搜索树
return False
# 若变量min_value的值小于当前节点的值
# 就将当前节点的值复制给min_value,进行下一个遍历节点的比较
min_value = root.val
# 遍历右子树
right_value = isvalid(root.right)
return left_value and right_value
return isvalid(root)