【代码随想录刷题】Day20 二叉树06

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文章目录

  • 1.【654】最大二叉树
    • 1.1 题目描述
    • 1.2 解题思路
    • 1.3 java代码实现
    • 1.4 总结
  • 2.【617】合并二叉树
    • 2.1 题目描述
    • 2.2 解题思路
    • 2.3 java代码实现
  • 3.【700】二叉搜索树中的搜索
    • 3.1 题目描述
    • 3.2 解题思路
    • 3.3 java代码实现
  • 4.【98】验证二叉搜索树
    • 4.1 题目描述
    • 4.2 解题思路
    • 4.3 java代码实现

【654】最大二叉树
【617】合并二叉树
【700】二叉搜索树中的搜索
【98】验证二叉搜索树

1.【654】最大二叉树

【654】最大二叉树

1.1 题目描述

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:

  • 1.创建一个根节点,其值为 nums 中的最大值。
  • 2.递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树。
  • 3.递归地在最大值 右边 的 子数组后缀上 构建右子树。

返回 nums 构建的 最大二叉树 。
【代码随想录刷题】Day20 二叉树06_第1张图片
解释: 递归调用如下所示:

  • [3,2,1,6,0,5] 中的最大值是 6 ,左边部分是 [3,2,1] ,右边部分是 [0,5] 。
    • [3,2,1] 中的最大值是 3 ,左边部分是 [] ,右边部分是 [2,1] 。
      • 空数组,无子节点。
      • [2,1] 中的最大值是 2 ,左边部分是 [] ,右边部分是 [1] 。
        • 空数组,无子节点。
        • 只有一个元素,所以子节点是一个值为 1 的节点。
    • [0,5] 中的最大值是 5 ,左边部分是 [0] ,右边部分是 [] 。
      • 只有一个元素,所以子节点是一个值为 0 的节点。
      • 空数组,无子节点。
        【代码随想录刷题】Day20 二叉树06_第2张图片
        提示:
  • 1 <= nums.length <= 1000
  • 0 <= nums[i] <= 1000
  • nums 中的所有整数 互不相同

1.2 解题思路

最大二叉树的构建过程如下:

【代码随想录刷题】Day20 二叉树06_第3张图片
构造树一般采用的是前序遍历,因为先构造根节点,然后递归构造左子树和右子树。

递归三部曲

    1. 确定递归函数的参数和返回值

参数:存放元素的数组

返回值:返回该数组构造的二叉树的头结点

  public TreeNode travesal(int[] nums,int leftIndex,int rightIndex)
    1. 确定终止条件

题目中说了输入的数组大小一定是大于等于1的,所以我们不用考虑小于1的情况,那么当递归遍历的时候,如果传入的数组大小为1,说明遍历到了叶子节点了。

那么应该定义一个新的节点,并把这个数组的数值赋给新的节点,然后返回这个节点。 这表示一个数组大小是1的时候,构造了一个新的节点,并返回。

 		//没有元素
        if (rightIndex-leftIndex<1){
            return null;
        }
        //只有一个元素
        if (rightIndex-leftIndex==1){
            return new TreeNode(nums[leftIndex]);
        }
    1. 确定单层递归的逻辑

这里又要分为三步:

1.先要找到数组中最大的值和对应的下标, 最大的值构造根节点,下标用来下一步分割数组

		//最大值所在位置
        int maxIndex=leftIndex;
        //最大值
        int maxVal=nums[maxIndex];
        //找最大值
        for (int i = leftIndex+1; i < rightIndex; i++) {
            if (nums[i]>maxVal){
                maxVal=nums[i];
                maxIndex=i;
            }
        }
        TreeNode root=new TreeNode(maxVal);

2.最大值所在的下标左区间 构造左子树
3.最大值所在的下标右区间 构造右子树

 		//根据maxIndex划分左右子树
        root.left=travesal(nums,leftIndex,maxIndex);
        root.right=travesal(nums,maxIndex+1,rightIndex);

1.3 java代码实现

class Solution {
    public TreeNode constructMaximumBinaryTree(int[] nums) {
       return travesal(nums,0,nums.length);

    }
    /**
     * 先找出最大元素,即根节点
     * 用最大元素来划分左右子树区间
     */
    public TreeNode travesal(int[] nums,int leftIndex,int rightIndex){
        //没有元素
        if (rightIndex-leftIndex<1){
            return null;
        }
        //只有一个元素
        if (rightIndex-leftIndex==1){
            return new TreeNode(nums[leftIndex]);
        }

        //最大值所在位置
        int maxIndex=leftIndex;
        //最大值
        int maxVal=nums[maxIndex];
        //找最大值
        for (int i = leftIndex+1; i < rightIndex; i++) {
            if (nums[i]>maxVal){
                maxVal=nums[i];
                maxIndex=i;
            }
        }
        TreeNode root=new TreeNode(maxVal);

        //根据maxIndex划分左右子树
        root.left=travesal(nums,leftIndex,maxIndex);
        root.right=travesal(nums,maxIndex+1,rightIndex);

        return root;

    }
}

1.4 总结

此题与【106】从中序与后序遍历序列构造二叉树解题思路是一样的。此题的详细解题思路请看【代码随想录刷题】Day18 二叉树05。

注意类似用数组构造二叉树的题目,每次分隔尽量不要定义新的数组,而是通过下标索引直接在原数组上操作,这样可以节约时间和空间上的开销。

递归函数前面加if的情况:一般情况来说:如果让空节点(空指针)进入递归,就不加if,如果不让空节点进入递归,就加if限制一下, 终止条件也会相应的调整。其实这就是不同代码风格的实现。

2.【617】合并二叉树

【617】合并二叉树

2.1 题目描述

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。

【代码随想录刷题】Day20 二叉树06_第4张图片
提示:

  • 两棵树中的节点数目在范围 [0, 2000] 内
  • -104 <= Node.val <= 104

2.2 解题思路

本题使用前序遍历。

递归三部曲

    1. 确定递归函数的参数和返回值

首先要合入两个二叉树,那么参数至少是要传入两个二叉树的根节点,返回值就是合并之后二叉树的根节点。

public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2)
    1. 确定终止条件

因为是传入了两个树,那么就有两个树遍历的节点t1 和 t2,如果t1 == NULL 了,两个树合并就应该是 t2 了(如果t2也为NULL也无所谓,合并之后就是NULL)。

反过来如果t2 == NULL,那么两个数合并就是t1(如果t1也为NULL也无所谓,合并之后就是NULL)。

		if(root1==null){
            return root2;
        }
        if (root2==null){
            return root1;
        }
    1. 确定单层递归的逻辑

我们重复利用一下t1这个树,t1就是合并之后树的根节点(就是修改了原来树的结构)。那么单层递归中,就要把两棵树的元素加到一起。

 root1.val+= root2.val;

接下来t1 的左子树是:合并 t1左子树 t2左子树之后的左子树。

t1 的右子树:是 合并 t1右子树 t2右子树之后的右子树。

最终t1就是合并之后的根节点。

		root1.left=mergeTrees(root1.left,root2.left);
        root1.right=mergeTrees(root1.right,root2.right);
        return root1;

2.3 java代码实现

递归

class Solution {
    public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
        if(root1==null){
            return root2;
        }
        if (root2==null){
            return root1;
        }
        root1.val+= root2.val;
        root1.left=mergeTrees(root1.left,root2.left);
        root1.right=mergeTrees(root1.right,root2.right);
        return root1;

    }
}

迭代

class Solution {
    public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
        //使用队列迭代
        if(root1==null){
            return root2;
        }
        if (root2==null){
            return root1;
        }

        Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<>();
        queue.offer(root1);
        queue.offer(root2);
        while (!queue.isEmpty()){
            TreeNode node1=queue.poll();
            TreeNode node2=queue.poll();
            
            //此时两个节点一定不为空,值val相加
            node1.val+=node2.val;
            
            //如果两棵树左节点不为空,加入队列
            if (node1.left!=null && node2.left!=null){
                queue.offer(node1.left);
                queue.offer(node2.left);
            }
            //如果两棵树右节点不为空,加入队列
            if (node1.right!=null && node2.right!=null){
                queue.offer(node1.right);
                queue.offer(node2.right);
            }
            //若node1的左节点为空,直接赋值
            if (node1.left==null && node2.left!=null){
                node1.left=node2.left;
            }
            //若node1的右节点为空,直接赋值
            if (node1.right==null && node2.right!=null){
                node1.right=node2.right;
            }
        }
        return root1;

    }
}

3.【700】二叉搜索树中的搜索

【700】二叉搜索树中的搜索

3.1 题目描述

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 。
【代码随想录刷题】Day20 二叉树06_第5张图片
提示:

  • 树中节点数在 [1, 5000] 范围内
  • 1 <= Node.val <= 107
  • root 是二叉搜索树
  • 1 <= val <= 107

3.2 解题思路

首先要知道什么是二叉搜索树。

二叉搜索树是一个有序树:

  • 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
  • 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
  • 它的左、右子树也分别为二叉搜索树

这就决定了,二叉搜索树,递归遍历和迭代遍历和普通二叉树都不一样。

递归法

    1. 确定递归函数的参数和返回值

递归函数的参数传入的就是根节点和要搜索的数值,返回的就是以这个搜索数值所在的节点。

public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val)
    1. 确定终止条件

如果root为空,或者找到这个数值了,就返回root节点。

if (root==null || root.val==val){
            return root;
        }
    1. 确定单层递归的逻辑

看看二叉搜索树的单层递归逻辑有何不同。

因为二叉搜索树的节点是有序的,所以可以有方向的去搜索。

如果root->val > val,搜索左子树,如果root->val < val,就搜索右子树,最后如果都没有搜索到,就返回NULL。

 		if (val< root.val){
           return searchBST(root.left,val);
        }else {
            return searchBST(root.right,val);
        }

迭代法

一提到二叉树遍历的迭代法,可能立刻想起使用栈来模拟深度遍历,使用队列来模拟广度遍历。

对于二叉搜索树可就不一样了,因为二叉搜索树的特殊性,也就是节点的有序性,可以不使用辅助栈或者队列就可以写出迭代法。

对于一般二叉树,递归过程中还有回溯的过程,例如走一个左方向的分支走到头了,那么要调头,在走右分支。

而对于二叉搜索树,不需要回溯的过程,因为节点的有序性就帮我们确定了搜索的方向。

例如要搜索元素为3的节点,我们不需要搜索其他节点,也不需要做回溯,查找的路径已经规划好了。
【代码随想录刷题】Day20 二叉树06_第6张图片

3.3 java代码实现

递归

class Solution {
    public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
        if (root==null || root.val==val){
            return root;
        }
        if (val< root.val){
           return searchBST(root.left,val);
        }else {
            return searchBST(root.right,val);
        }

    }
}

迭代

class Solution {
    public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
        //迭代
        while (root != null)
            if (val < root.val) root = root.left;
            else if (val > root.val) root = root.right;
            else return root;
        return null;

    }
}

4.【98】验证二叉搜索树

【98】验证二叉搜索树

4.1 题目描述

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:

  • 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。

【代码随想录刷题】Day20 二叉树06_第7张图片
提示:

  • 树中节点数目范围在[1, 104] 内
  • -231 <= Node.val <= 231 - 1

4.2 解题思路

划重点啦啦啦啦!!!!!!

要知道中序遍历下,输出的二叉搜索树节点的数值是有序序列。

有了这个特性,验证二叉搜索树,就相当于变成了判断一个序列是不是递增的了。

递归法:
可以递归中序遍历将二叉搜索树转变成一个数组,然后只要比较一下,这个数组是否是有序的,注意二叉搜索树中不能有重复元素

陷阱!!!
陷阱!!!
陷阱!!!

不能单纯的比较左节点小于中间节点,右节点大于中间节点就完事了。
我们要比较的是 左子树所有节点小于根节点右子树所有节点大于根节点

比如下图中这种情况:

【代码随想录刷题】Day20 二叉树06_第8张图片
节点15大于左节点10,2,小于右节点17,但是右子树里出现了一个9这就不符合二叉搜索树了。

递归三部曲:

    1. 确定递归函数,返回值以及参数
      用题目中给出的即可
    1. 确定终止条件

如果是空节点 是不是二叉搜索树呢?是的,二叉搜索树也可以为空!

		if (root==null){
            return true;
        }
    1. 确定单层递归的逻辑

中序遍历,一直更新max,一旦发现max >= root.val,就返回false,注意元素相同时候也要返回false。

		//左
        boolean left=isValidBST(root.left);
        if (!left){
            return false;
        }

        //根
        if (max!=null && root.val<=max.val){
            return false;
        }
        max=root;

        //右

        boolean right=isValidBST(root.right);
        return right;

迭代法:

可以用迭代法模拟二叉树中序遍历,那么此题将迭代法中序遍历稍加改动就可以了。

4.3 java代码实现

递归

  • 先判断左子树,若左子树有一个节点不是小于根节点的值,直接返回false
  • 若左子树为true,再判断右子树
  • 若右子树为true,整个递归直接返回true;若右子树为false,整个递归直接返回false。
class Solution {
    TreeNode max;
    public boolean isValidBST(TreeNode root) {
     	//递归
        if (root==null){
            return true;
        }
        //左
        boolean left=isValidBST(root.left);
        if (!left){
            return false;
        }

        //根
        if (max!=null && root.val<=max.val){
            return false;
        }
        max=root;

        //右

        boolean right=isValidBST(root.right);
        return right;
    }
}

迭代

class Solution {
    public boolean isValidBST(TreeNode root) {
        //迭代
        if (root==null){
            return true;
        }
        Stack<TreeNode> stack=new Stack<>();
        TreeNode pre=null;//前一个节点
        while (root!=null || !stack.isEmpty()){
            while (root!=null){
                stack.push(root);
                root=root.left;//左
            }
            //根
            TreeNode pop=stack.pop();
            if (pre!=null && pop.val<=pre.val){
                return false;
            }
            pre=pop;
            
            //右
            root=pop.right;
        }
        return true;

    }
}

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