那么本题是二叉搜索树,二叉搜索树是有序的,那得好好利用一下这个特点。
在有序树里,如果判断一个节点的左子树里有p,右子树里有q呢?
因为是有序树,所有 如果 中间节点是 q 和 p 的公共祖先,那么 中节点的数组 一定是在 [p, q]区间的。即 中节点 > p && 中节点 < q 或者 中节点 > q && 中节点 < p。
那么只要从上到下去遍历,遇到 cur节点是数值在[p, q]区间中则一定可以说明该节点cur就是q 和 p的公共祖先。 那问题来了,一定是最近公共祖先吗?
如图,我们从根节点搜索,第一次遇到 cur节点是数值在[p, q]区间中,即 节点5,此时可以说明 p 和 q 一定分别存在于 节点 5的左子树,和右子树中。
此时节点5是不是最近公共祖先? 如果 从节点5继续向左遍历,那么将错过成为q的祖先, 如果从节点5继续向右遍历则错过成为p的祖先。
所以当我们从上向下去递归遍历,第一次遇到 cur节点是数值在[p, q]区间中,那么cur就是 p和q的最近公共祖先。
而递归遍历顺序,本题就不涉及到 前中后序了(这里没有中节点的处理逻辑,遍历顺序无所谓了)。
如图所示:p为节点3,q为节点5
可以看出直接按照指定的方向,就可以找到节点4,为最近公共祖先,而且不需要遍历整棵树,找到结果直接返回!
递归三部曲如下:
TreeNode* traversal(TreeNode* cur, TreeNode* p, TreeNode* q)
if (cur == NULL) return cur;
其实都不需要这个终止条件,因为题目中说了p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉搜索树中。也就是说一定会找到公共祖先的,所以并不存在遇到空的情况。
3 .确定单层递归的逻辑
在遍历二叉搜索树的时候就是寻找区间[p->val, q->val]
(注意这里是左闭又闭)
那么如果 cur->val
大于 p->val
,同时 cur->val 大于q->val
,那么就应该向左遍历(说明目标区间在左子树上)。
需要注意的是此时不知道p和q谁大,所以两个都要判断
if (cur->val > p->val && cur->val > q->val) {
TreeNode* left = traversal(cur->left, p, q);
if (left != NULL) {
return left;
}
}
在这里调用递归函数的地方,把递归函数的返回值left,直接return。
本题就是标准的搜索一条边的写法,遇到递归函数的返回值,如果不为空,立刻返回。
如果 cur->val
小于 p->val
,同时 cur->val 小于 q->val
,那么就应该向右遍历(目标区间在右子树)。
if (cur->val < p->val && cur->val < q->val) {
TreeNode* right = traversal(cur->right, p, q);
if (right != NULL) {
return right;
}
}
剩下的情况,就是cur节点在区间(p->val <= cur->val && cur->val <= q->val)或者 (q->val <= cur->val && cur->val <= p->val)
中,那么cur就是最近公共祖先了,直接返回cur
。
return cur;
class Solution{
private:
TreeNode* traversal(TreeNode* cur, TreeNode* p, TreeNode* q){
if(cur == nullptr)
return nullptr;
if(cur->val > p->val && cur->val > q->val){
TreeNode *left = traversal(cur->left, p, q);
if(left != nullptr)
return left;
}
if(cur->val < p->val && cur->val < q->val){
TreeNode *right = traversal(cur->right, p, q);
if(left != nullptr)
return right;
}
return cur;
}
public:
TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
return traversal(root, p, q);
}
};
class Solution:
"""二叉搜索树的最近公共祖先 递归法"""
def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':
if root.val > p.val and root.val > q.val:
return self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
if root.val < p.val and root.val < q.val:
return self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q)
return root
对于二叉搜索树的最近祖先问题,其实要比普通二叉树公共祖先问题 (opens new window)简单的多。不用使用回溯,二叉搜索树自带方向性,可以方便的从上向下查找目标区间,遇到目标区间内的节点,直接返回。
题目描述
给定二叉搜索树(BST)的根节点和要插入树中的值,将值插入二叉搜索树。 返回插入后二叉搜索树的根节点。 输入数据保证,新值和原始二叉搜索树中的任意节点值都不同。
注意,可能存在多种有效的插入方式,只要树在插入后仍保持为二叉搜索树即可。 你可以返回任意有效的结果。
其实这道题目其实是一道简单题目,但是题目中的提示:有多种有效的插入方式,还可以重构二叉搜索树,一下子吓退了不少人,瞬间感觉题目复杂了很多。
其实可以不考虑题目中提示所说的改变树的结构的插入方式。
如下演示视频中可以看出:只要按照二叉搜索树的规则去遍历,遇到空节点就插入节点就可以了。
例如插入元素10 ,需要找到末尾节点插入便可,一样的道理来插入元素15,插入元素0,插入元素6,需要调整二叉树的结构么? 并不需要。。
只要遍历二叉搜索树,找到空节点 插入元素就可以了,那么这道题其实就简单了。
接下来就是遍历二叉搜索树的过程了。
递归
递归三部曲:
TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val)
if (root == NULL) {
TreeNode* node = new TreeNode(val);
return node;
}
这里把添加的节点返回给上一层,就完成了父子节点的赋值操作了
3. 确定单层递归的逻辑
if (root->val > val) root->left = insertIntoBST(root->left, val);
if (root->val < val) root->right = insertIntoBST(root->right, val);
return root;
如何通过递归函数返回值完成了新加入节点的父子关系赋值操作了,下一层将加入节点返回?
本层用root->left或者root->right将其接住。
class Solution{
public:
TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val){
if(root == nullptr){
TreeNode *node = new TreeNode(val);
return node;
}
if(root->val > val){
root->left = insertIntoBST(root->left, val);
}
if(root->val < val)
root->right = insertIntoBST(root->right, val);
return root;
}
};
class Solution:
def insertIntoBST(self, root: TreeNode, val: int) -> TreeNode:
# 返回更新后的以当前root为根节点的新树,方便用于更新上一层的父子节点关系链
# Base Case
if not root: return TreeNode(val)
# 单层递归逻辑:
if val < root.val:
# 将val插入至当前root的左子树中合适的位置
# 并更新当前root的左子树为包含目标val的新左子树
root.left = self.insertIntoBST(root.left, val)
if root.val < val:
# 将val插入至当前root的右子树中合适的位置
# 并更新当前root的右子树为包含目标val的新右子树
root.right = self.insertIntoBST(root.right, val)
# 返回更新后的以当前root为根节点的新树
return root
递归
TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key)
if (root == nullptr) return root;
if (root->val == key) {
// 第二种情况:左右孩子都为空(叶子节点),直接删除节点, 返回NULL为根节点
// 第三种情况:其左孩子为空,右孩子不为空,删除节点,右孩子补位 ,返回右孩子为根节点
if (root->left == nullptr) return root->right;
// 第四种情况:其右孩子为空,左孩子不为空,删除节点,左孩子补位,返回左孩子为根节点
else if (root->right == nullptr) return root->left;
// 第五种情况:左右孩子节点都不为空,则将删除节点的左子树放到删除节点的右子树的最左面节点的左孩子的位置
// 并返回删除节点右孩子为新的根节点。
else {
TreeNode* cur = root->right; // 找右子树最左面的节点
while(cur->left != nullptr) {
cur = cur->left;
}
cur->left = root->left; // 把要删除的节点(root)左子树放在cur的左孩子的位置
TreeNode* tmp = root; // 把root节点保存一下,下面来删除
root = root->right; // 返回旧root的右孩子作为新root
delete tmp; // 释放节点内存(这里不写也可以,但C++最好手动释放一下吧)
return root;
}
}
这里相当于把新的节点返回给上一层,上一层就要用 root->left 或者 root->right接住,代码如下:
if (root->val > key) root->left = deleteNode(root->left, key);
if (root->val < key) root->right = deleteNode(root->right, key);
return root;
class Solution {
public:
TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key) {
if (root == nullptr) return root; // 第一种情况:没找到删除的节点,遍历到空节点直接返回了
if (root->val == key) {
// 第二种情况:左右孩子都为空(叶子节点),直接删除节点, 返回NULL为根节点
if (root->left == nullptr && root->right == nullptr) {
///! 内存释放
delete root;
return nullptr;
}
// 第三种情况:其左孩子为空,右孩子不为空,删除节点,右孩子补位 ,返回右孩子为根节点
else if (root->left == nullptr) {
auto retNode = root->right;
///! 内存释放
delete root;
return retNode;
}
// 第四种情况:其右孩子为空,左孩子不为空,删除节点,左孩子补位,返回左孩子为根节点
else if (root->right == nullptr) {
auto retNode = root->left;
///! 内存释放
delete root;
return retNode;
}
// 第五种情况:左右孩子节点都不为空,则将删除节点的左子树放到删除节点的右子树的最左面节点的左孩子的位置
// 并返回删除节点右孩子为新的根节点。
else {
TreeNode* cur = root->right; // 找右子树最左面的节点
while(cur->left != nullptr) {
cur = cur->left;
}
cur->left = root->left; // 把要删除的节点(root)左子树放在cur的左孩子的位置
TreeNode* tmp = root; // 把root节点保存一下,下面来删除
root = root->right; // 返回旧root的右孩子作为新root
delete tmp; // 释放节点内存(这里不写也可以,但C++最好手动释放一下吧)
return root;
}
}
if (root->val > key) root->left = deleteNode(root->left, key);
if (root->val < key) root->right = deleteNode(root->right, key);
return root;
}
};