代码随想录算法Day20 | 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

 654.最大二叉树

题目链接：654. 最大二叉树 - 力扣（LeetCode）

题目

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:

创建一个根节点，其值为 nums 中的最大值。
递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树。
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 。

 

示例 1：

输入：nums = [3,2,1,6,0,5]
输出：[6,3,5,null,2,0,null,null,1]
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。

示例 2：

输入：nums = [3,2,1]
输出：[3,null,2,null,1]

思路

这道题和 构造二叉树 思路差不多，比 构造二叉树 还简单点。

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。

什么时候递归函数前面加if，什么时候不加if？

其实就是不同代码风格的实现，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。

代码

/**
 * 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 constructMaximumBinaryTree(int[] nums) {
        return constructMaximumBinaryTree1(nums, 0, nums.length);
    }

    public TreeNode constructMaximumBinaryTree1(int[] nums, int leftIndex, int rightIndex) {
        // if (rightIndex - leftIndex < 1) {// 没有元素了
        //     return null;
        // }
        // if (rightIndex - leftIndex == 1) {// 只有一个元素
        //     return new TreeNode(nums[leftIndex]);
        // }
        if(leftIndex >= rightIndex){
            return null;
        }
        int maxIndex = leftIndex;// 最大值所在位置
        int maxVal = nums[maxIndex];// 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 = constructMaximumBinaryTree1(nums, leftIndex, maxIndex);
        root.right = constructMaximumBinaryTree1(nums, maxIndex + 1, rightIndex);
        return root;
    }
}

617.合并二叉树

题目链接：617. 合并二叉树 - 力扣（LeetCode）

题目

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。

 

示例 1：

输入：root1 = [1,3,2,5], root2 = [2,1,3,null,4,null,7]
输出：[3,4,5,5,4,null,7]

示例 2：

输入：root1 = [1], root2 = [1,2]
输出：[2,2]

 

思路

遍历两个数和遍历一个树逻辑是一样的，只不过传入两个树的节点，同时操作。

递归法：

本题使用哪种遍历都是可以的！

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）。

迭代法：

可以参考 对称二叉树 的思路，在求 二叉树对称 的时候就是把两个树的节点同时加入队列进行比较。

代码

class Solution {
    // 递归
    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;
    }
}

class Solution {
    // 使用栈迭代
    public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
        if (root1 == null) {
            return root2;
        }
        if (root2 == null) {
            return root1;
        }
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        stack.push(root2);
        stack.push(root1);
        while (!stack.isEmpty()) {
            TreeNode node1 = stack.pop();
            TreeNode node2 = stack.pop();
            node1.val += node2.val;
            if (node2.right != null && node1.right != null) {
                stack.push(node2.right);
                stack.push(node1.right);
            } else {
                if (node1.right == null) {
                    node1.right = node2.right;
                }
            }
            if (node2.left != null && node1.left != null) {
                stack.push(node2.left);
                stack.push(node1.left);
            } else {
                if (node1.left == null) {
                    node1.left = node2.left;
                }
            }
        }
        return root1;
    }
}

class Solution {
    // 使用队列迭代
    public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
        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，val相加
            node1.val = node1.val + node2.val;
            // 如果两棵树左节点都不为空，加入队列
            if (node1.left != null && node2.left != null) {
                queue.offer(node1.left);
                queue.offer(node2.left);
            }
            // 如果两棵树右节点都不为空，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;
    }
}

 

700.二叉搜索树中的搜索

题目链接：700. 二叉搜索树中的搜索 - 力扣（LeetCode）

题目

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 。

 

示例 1:

 

输入：root = [4,2,7,1,3], val = 2
输出：[2,1,3]

示例 2:

输入：root = [4,2,7,1,3], val = 5
输出：[]

思路

因为二叉搜索树的有序性，遍历的时候要比普通二叉树简单很多。

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

class Solution {
    // 递归，普通二叉树
    public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
        if (root == null || root.val == val) {
            return root;
        }
        TreeNode left = searchBST(root.left, val);
        if (left != null) {
            return left;
        }
        return searchBST(root.right, val);
    }
}

class Solution {
    // 递归，利用二叉搜索树特点，优化
    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);
        }
    }
}

class Solution {
    // 迭代，普通二叉树
    public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
        if (root == null || root.val == val) {
            return root;
        }
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        stack.push(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            TreeNode pop = stack.pop();
            if (pop.val == val) {
                return pop;
            }
            if (pop.right != null) {
                stack.push(pop.right);
            }
            if (pop.left != null) {
                stack.push(pop.left);
            }
        }
        return null;
    }
}

class Solution {
    // 迭代，利用二叉搜索树特点，优化，可以不需要栈
    public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
        while (root != null)
            if (val < root.val) root = root.left;
            else if (val > root.val) root = root.right;
            else return root;
        return null;
    }
}

 

98.验证二叉搜索树

题目链接：98. 验证二叉搜索树 - 力扣（LeetCode）

题目

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。
 

示例 1：

输入：root = [2,1,3]
输出：true

示例 2：

 

 

输入：root = [5,1,4,null,null,3,6]
输出：false
解释：根节点的值是 5 ，但是右子节点的值是 4 。

思路

首先要清楚搜索二叉数的一个特性：在中序遍历下，输出的二叉搜索树节点的数值是有序序列，注意二叉搜索树中不能有重复元素。

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。

 我们可以通过把二叉树转变为数组来判断，是最直观的，但其实不用转变成数组，可以在递归遍历的过程中直接判断是否有序。

递归遍历时要注意

1. 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中间节点，右子树所有节点大于中间节点。
2. 样例中最小节点 可能是int的最小值，如果这样使用最小的int来比较也是不行的。可以使用long的最小值进行比较。

代码

class Solution {
    // 递归
    TreeNode max;
    public boolean isValidBST(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return true;
        }
        // 左
        boolean left = isValidBST(root.left);
        if (!left) {
            return false;
        }
        // 中
        if (max != null && root.val <= max.val) {
            return false;
        }
        max = root;
        // 右
        boolean right = isValidBST(root.right);
        return right;
    }
}


// 简洁实现·递归解法
class Solution {
    public boolean isValidBST(TreeNode root) {
        return validBST(Long.MIN_VALUE, Long.MAX_VALUE, root);
    }
    boolean validBST(long lower, long upper, TreeNode root) {
        if (root == null) return true;
        if (root.val <= lower || root.val >= upper) return false;
        return validBST(lower, root.val, root.left) && validBST(root.val, upper, root.right);
    }
}

// 简洁实现·中序遍历
class Solution {
    private long prev = Long.MIN_VALUE;
    public boolean isValidBST(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return true;
        }
        if (!isValidBST(root.left)) {
            return false;
        }
        if (root.val <= prev) { // 不满足二叉搜索树条件
            return false;
        }
        prev = root.val;
        return isValidBST(root.right);
    }
}

class Solution {
    // 迭代
    public boolean isValidBST(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return true;
        }
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        TreeNode pre = null;
        while (root != null || !stack.isEmpty()) {
            while (root != null) {
                stack.push(root);
                root = root.left;// 左
            }
            // 中，处理
            TreeNode pop = stack.pop();
            if (pre != null && pop.val <= pre.val) {
                return false;
            }
            pre = pop;

            root = pop.right;// 右
        }
        return true;
    }
}