dfs 二叉树中序遍历迭代解法——求解BST中第k小元素
BST中第K小的元素
中文English
给一棵二叉搜索树，写一个 KthSmallest 函数来找到其中第 K 小的元素。
Example
样例 1:
输入：{1,#,2},2
输出：2
解释：
1
\
2
第二小的元素是2。
样例 2:
输入：{2,1,3},1
输出：1
解释：
2
/ \
1 3
第一小的元素是1。
Challenge
如果这棵 BST 经常会被修改(插入/删除操作)并且你需要很快速的找到第 K 小的元素呢？你会如何优化这个 KthSmallest 函数？
Notice
你可以假设 k 总是有效的， 1 ≤ k ≤ 树的总节点数。
"""
Definition of TreeNode:
class TreeNode:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.left, self.right = None, None
"""
class Solution:
"""
@param root: the given BST
@param k: the given k
@return: the kth smallest element in BST
"""
"""
nth = 0
result = None
def kthSmallest(self, root, k):
# write your code here
self.dfs(root, k)
return self.result
def dfs(self, root, k):
if not root:
return
self.dfs(root.left, k)
self.nth += 1
if self.nth == k:
self.result = root.val
self.dfs(root.right, k)
"""
""" template:
TreeNode pNode = root;
while (!s.isEmpty() || pNode != null) {
if (pNode != null) {
s.push(pNode);
pNode = pNode.left;
} else {
pNode = s.pop();
result.add(pNode.val);
pNode = pNode.right;
}
}
"""
def kthSmallest(self, root, k):
if not root:
return None
q = []
node = root
nth = 0
while q or node:
if node:
q.append(node)
node = node.left
else:
node = q.pop()
nth += 1
if nth == k:
return node.val
node = node.right
return None
86. 二叉查找树迭代器
中文
English
设计实现一个带有下列属性的二叉查找树的迭代器：
next()返回BST中下一个最小的元素
- 元素按照递增的顺序被访问（比如中序遍历）
next()和hasNext()的询问操作要求均摊时间复杂度是O(1)
样例
样例 1:
输入：{10,1,11,#,6,#,12}
输出：[1, 6, 10, 11, 12]
解释：
二叉查找树如下 :
10
/\
1 11
\ \
6 12
可以返回二叉查找树的中序遍历 [1, 6, 10, 11, 12]
样例 2:
输入：{2,1,3}
输出：[1,2,3]
解释：
二叉查找树如下 :
2
/ \
1 3
可以返回二叉查找树的中序遍历 [1,2,3]
挑战
额外空间复杂度是O(h)，其中h是这棵树的高度
Super Star：使用O(1)的额外空间复杂度
"""
Definition of TreeNode:
class TreeNode:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.left, self.right = None, None
Example of iterate a tree:
iterator = BSTIterator(root)
while iterator.hasNext():
node = iterator.next()
do something for node
"""
class BSTIterator:
"""
@param: root: The root of binary tree.
"""
def __init__(self, root):
# do intialization if necessary
self.q = []
self.node = root
"""
@return: True if there has next node, or false
"""
def hasNext(self, ):
# write your code here
return self.node or self.q
"""
@return: return next node
"""
def next(self, ):
# write your code here
while self.node or self.q:
if self.node:
self.q.append(self.node)
self.node = self.node.left
else:
cur_node = self.q.pop()
self.node = cur_node.right
return cur_node
return None
