653. 两数之和 IV - 输入二叉搜索树

给定一个二叉搜索树 root 和一个目标结果 k,如果二叉搜索树中存在两个元素且它们的和等于给定的目标结果,则返回 true

输入: root = [5,3,6,2,4,null,7], k = 9
输出: true

653. 两数之和 IV - 输入二叉搜索树_第1张图片

1.第一种思路

中序遍历+双指针

即先中序递归遍历并用动态数组ArrayList存储,会得到一个升序数组,再通过双指针,让两个指针分别指向数组的两头,再求和比较,若和大于目标数,右指针左移,若和小于目标数,右指针左移。

class Solution {
    public boolean findTarget(TreeNode root, int k) {       
        ArrayList arr = new ArrayList();
        inOrder(root,arr);
        int left = 0;    //双指针
        int right = arr.size()-1;
        while(left k) {
                right--;
            }else if((int)arr.get(left)+(int)arr.get(right) 

2.第二种思路

深度优先搜索+哈希表

先深度优先搜索遍历整棵二叉树,在遍历的同时在哈希表中存储当前结点的值。

对于一个值为 x 的节点,首先检查哈希表中是否存在 k−x 。如果存在对应的元素,则遍历结束返回true;否则,将 x 放入到哈希表中,接着进行往下遍历。如果遍历完整棵树都不存在对应的元素,那么该树上不存在两个和为 kkk 的节点。检查哈希表中是否存在 k−x,和将值放入到哈希表中是有先后顺序的。

public boolean findTarget(TreeNode root, int k) { 
        
        Set set = new HashSet<>();
        if(root=null) return false;
        if(set.contains(k-root.val)) return true;  //先判断
        set.add(root.val);                         //再添加
        return inOrder(root.left,k) || inOrder(root.right,k);  //遍历当前节点的左右子树 
        
    }

3.第三种思路

广度优先搜索(队列)+ 哈希表

广度优先搜索即层序遍历,需要用到队列操作。我用的是非递归,每当出队列时用哈希表进行判断和存储。细节和第二种思路是一样的。

//广度优先搜索 队列 + 哈希表
    public boolean findTarget(TreeNode root, int k) { 
        Set set = new HashSet<>();  
       return levelOrder(root,k,set);
    }

    //非递归层序遍历
    public static boolean levelOrder(TreeNode root,int k,Set set) {
        if(root == null) return false;
        Queue queue = new LinkedList<>();
        //先得加入一个根节点
        queue.offer(root);
        while(!queue.isEmpty()) {
            //出队列
            TreeNode node = queue.poll(); 
            if(!set.contains(k-node.val)) {
                set.add(node.val);
            } 
            else {
                return true;
            }
            //左子树存在才加
            if(node.left!=null) queue.offer(node.left);
            //右子树存在才加
            if(node.right!=null) queue.offer(node.right); 
        } 

        return false;
    } 

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