算法训练营Day21

#Java #二叉树

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Feeling and experiences：

修剪二叉搜索树：力扣题目链接

给你二叉搜索树的根节点 root ，同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 (即，如果没有被移除，原有的父代子代关系都应当保留)。 可以证明，存在 唯一的答案 。

所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。

注意，根节点可能会根据给定的边界发生改变。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public TreeNode trimBST(TreeNode root, int low, int high) {
        // 处理当前节点为空的情况
        if (root == null) {
            return null;
        }

        // 如果当前节点的值小于low，修剪左子树并递归右子树
        if (root.val < low) {
            return trimBST(root.right, low, high);
        }

        // 如果当前节点的值大于high，修剪右子树并递归左子树
        if (root.val > high) {
            return trimBST(root.left, low, high);
        }

        // 当前节点在范围内，递归修剪左右子树
        root.left = trimBST(root.left, low, high);
        root.right = trimBST(root.right, low, high);

        return root;
    }


}

1. 递归的核心：
• 针对给定的根节点，以及指定的范围 low 和 high，递归地修剪树，确保所有节点的值都在这个范围内。
2. 处理当前节点：
• 如果当前节点的值小于 low，那么它的左子树所有节点的值也一定小于 low。因此，保留修剪过的右子树。
• 如果当前节点的值大于 high，那么它的右子树所有节点的值也一定大于 high。因此，保留修剪过的左子树。
• 如果当前节点的值在 [low, high] 范围内，递归地修剪左右子树。
3. 递归终止条件：
• 当遇到 null 节点时，递归终止。 

和昨天写的 删除二叉搜索树的节点  比较一下：

1. 修剪二叉搜索树 (trimBST)

在修剪BST的情况下，目标是移除所有不在给定范围 [low, high] 内的节点。关键点在于：

• 如果一个节点的值不在范围内，那么这个节点以及它的某些子树（全部或部分）需要被移除。
• 当节点的值小于 low：这意味着该节点以及它的所有左子树节点都不在范围内。因此，我们只需要关注其右子树。
• 当节点的值大于 high：这意味着该节点及其所有右子树节点都不在范围内。因此，我们只需关注其左子树。
• 在这两种情况下，我们直接 return 对应的子树，因为整个当前节点和它的某些子节点都不再有效。

2. 删除二叉搜索树中的节点

在删除BST中的特定节点的情况下，目标是移除一个特定的节点，同时保持BST的特性。这涉及到：

• 如果找到目标节点，需要根据其子节点的数量（无子节点、一个子节点、或两个子节点）来决定如何处理。
• 如果节点没有子节点，可以直接删除（返回 null）。
• 如果节点只有一个子节点，可以用其子节点替换它。
• 如果节点有两个子节点，通常需要找到右子树中最小的节点来替换删除的节点，然后删除原右子树中的那个最小节点。这种情况下不能简单地 return，因为需要保持树的结构和排序。

关键区别

• 在 修剪 的情况下，我们关注的是值是否在一个范围内，因此可能一次性移除整个子树。
• 在 删除节点 的情况下，我们只移除一个特定的节点，需要仔细处理以维持BST的属性。

将有序数组转换为二叉搜索树：力扣题目链接

给你一个整数数组 nums ，其中元素已经按 升序 排列，请你将其转换为一棵 高度平衡 二叉搜索树。

高度平衡 二叉树是一棵满足「每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 」的二叉树。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {
    //该数组已经是升序排列的了，按照二叉搜索树的性质进行即可
    //还要保证其是一颗平衡二叉树
    return create(nums,0,nums.length - 1);

    }
    public TreeNode create(int[] nums,int left, int right){
        if(left > right){
            return null;
        }

        //选择中间的为root
        int mid = (left + right) >> 1;
        TreeNode root = new TreeNode(nums[mid]);
        root.left = create(nums,left,mid - 1);
        root.right = create(nums,mid+1,right);
        return root;
    }
}

 这道题很简单，构造一棵树写过很多次了，但是多了一个要求 ：树为二叉平衡树

只要我们选择中间的数为根，那么在递归的时候，就能尽可能保证平衡左右子树的高度。

把二叉搜索树转换为累加树：力扣题目链接

给出二叉 搜索 树的根节点，该树的节点值各不相同，请你将其转换为累加树（Greater Sum Tree），使每个节点 node 的新值等于原树中大于或等于 node.val 的值之和。

提醒一下，二叉搜索树满足下列约束条件：

• 节点的左子树仅包含键 小于 节点键的节点。
• 节点的右子树仅包含键 大于 节点键的节点。
• 左右子树也必须是二叉搜索树。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */

class Solution {
    public TreeNode convertBST(TreeNode root) {
        if(root == null) {
            return root;
        }
        //利用逆中序的方法
        Stack stack = new Stack();
        dfs(root, stack);
        TreeNode node = stack.pop();
        while(!stack.isEmpty()) {
            TreeNode cur = stack.pop();
            cur.val += node.val;
            node = cur;
        }
        return root;
    }
    private void dfs(TreeNode root, Stack stack) {
        if(root != null) {
            dfs(root.left, stack);
            stack.push(root);
            dfs(root.right, stack);
        }
    }
}

 

1. 中序遍历的逆序：
• 由于BST的性质，进行标准的中序遍历（左-根-右）会得到一个升序的节点序列。但在这个问题中，我们需要逆序进行中序遍历（右-根-左），这样可以从最大的节点开始遍历到最小的节点。

2. 使用栈进行遍历：
• 栈用于存储遍历过程中的节点。这个栈帮助我们按照逆中序的方式遍历树，即首先访问右子树，然后是根节点，最后是左子树。

3. 节点值的更新：
• 在遍历过程中，每个节点的值更新为它自己的值加上所有之前遍历过的节点的值。这保证了每个节点的新值等于其原始值加上所有大于它的节点的值。

4. 递归方法：
• 使用递归方法 f 进行逆中序遍历，并将节点按顺序推入栈中。

5. 累加和的维护：
• 通过在栈中逐个弹出节点并更新它们的值，维护一个累加和。每个节点的新值就是它的原始值加上这个累加和。

 

 以下是递归遍历：

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */

class Solution {
    int sum = 0;

    public TreeNode convertBST(TreeNode root) {
        if (root != null) {
            convertBST(root.right);
            sum += root.val;
            root.val = sum;
            convertBST(root.left);
        }
        return root;
    }
}

该题目，主要就是用到的中序的逆序，读懂题目就简单了！

盛气光引炉烟，

素草寒生玉佩。

Fighting！