代码随想录——二叉树23、验证二叉搜索树
1.代码随想录-逆波兰式、滑动窗口最大值2.代码随想录-栈与队列-有效的括号(括号匹配)3.代码随想录——栈与队列8-前K个高频元素4.二叉树的递归遍历和迭代遍历5.代码随想录——二叉树-11.完全二叉树的节点个数6.代码随想录——二叉树-12.平衡二叉树7.代码随想录——二叉树17-路径总和8.代码随想录——二叉树19.最大二叉树9.代码随想录——二叉树21、合并二叉树(附:递归算法复杂度分析)
10.代码随想录——二叉树23、验证二叉搜索树
11.代码随想录——25二叉搜索树的最小绝对值差(递归遍历如何记录前后两个指针)12.代码随想录——25.二叉搜索树中的众数13.代码随想录——26、二叉(搜索)树的最近公共祖先14.代码随想录——回溯8、组合总和II15.代码随想录——回溯9.分割回文串16.代码随想录——回溯19重新安排行程17.代码随想录——回溯 N皇后18.代码随想录——贪心8.跳跃游戏II19.代码随想录——贪心9.K次取反后最大化的数组和 && std::sort函数的第三个参数说明20.代码随想录——贪心13.分发糖果21.代码随想录——贪心算法:根据身高重建队列 & Vector原理22.代码随想录——贪心算法22单调递增的数字23.代码随想录——贪心23监控二叉树24.代码随想录——动态规划5.周总结25.代码随想录——动态规划9不同的二叉搜索树26.代码随想录——动态规划01背包27.代码随想录——动态规划13.分割等和子集28.代码随想录——动态规划14最后一块石头的重量II(01背包)29.动态规划——dp的含义归类(完全背包和01背包区别)30.动态规划——26单词拆分31.代码随想录——动态规划背包问题总结32.代码随想录——动态规划31打家劫舍III(树状DP)33.代码随想录——动态规划、股票问题34.代码随想录——单调栈35.回溯总结
根据定义递归
class Solution {
public:
bool dfs(TreeNode* root,long long lower,long long upper){
if(root == nullptr)return true;
if(root->val <= lower || root->val >= upper)return false;
return dfs(root->left,lower,root->val) && dfs(root->right,root->val,upper);
}
bool isValidBST(TreeNode* root) {
return dfs(root,LONG_MIN,LONG_MAX);
// //这是类似平衡二叉树的判断方法,搜索二叉树行不通
// if(root == nullptr)return true;
// if(root->left != nullptr && root->left->val >= root->val)return false;
// else if(root->right != nullptr && root->right->val <= root->val)return false;
// return isValidBST(root->left) && isValidBST(root->right);
}
};
中序遍历
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
可以使用一个变量记录最大值/上一个节点的值,若当前节点小于等于它就返回false。而本题节点val最小为INT_MIN,所以变量初始化只能为LONG_MIN(若也为INT_MIN则假设只有一个节点,val就是INT_MIN,本应是true却判为false)
若题目进一步将val最小改为LONG_MIN,不可能再初始化一个更小的值了。所以为了避免初始化,如下方法取到最左面节点的数值来比较。
class Solution {
public:
TreeNode* pre = nullptr;
bool isValidBST(TreeNode* root) {
if(root == nullptr)return true;
bool left = isValidBST(root->left);
if(pre != nullptr && pre->val >= root->val)return false;
pre = root;
bool right = isValidBST(root->right);
return left && right;
}
};
合集:
代码随想录
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