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力扣二叉树专题(六)- 合并二叉树、二叉搜索树中的搜索、验证二叉搜索树、二叉搜索树的最小绝对差、二叉搜索树中的众数、二叉树的最近公共祖先 C++实现 总结

虚假自律就会真自律! 2023-07-12 14:41:35
简介力扣二叉树专题(六)- 合并二叉树、二叉搜索树中的搜索、验证二叉搜索树、二叉搜索树的最小绝对差、二叉搜索树中的众数、二叉树的最近公共祖先 C++实现 总结

一、617.合并二叉树

递归法-前序遍历

class Solution {
public:
    TreeNode* mergeTrees(TreeNode* root1, TreeNode* root2) {
        //1.递归结束 两个树都遍历结束 到空指针
        if(root1==nullptr) return root2;
        if(root2==nullptr) return root1;
        //2.单次递归 合并数值
        root1->val += root2->val;//中
        //3.递归
        root1->left = mergeTrees(root1->left, root2->left);//左
        root1->right = mergeTrees(root1->right, root2->right);//右
        return root1;
    }
};

二、700. 二叉搜索树中的搜索

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

class Solution {
public:
    //递归法
    TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val) {
        //1.根节点为空 找到数值
        if(root==nullptr || root->val==val) return root;
        //2.单层操作 需要接收找到的节点
        TreeNode* result = NULL;
        if(root->val > val) result = searchBST(root->left, val);
        if(root->val < val) result = searchBST(root->right, val);
        return result;
    }
};

二叉树遍历的迭代法,栈来模拟深度遍历;队列来模拟广度遍历。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。

对于二叉搜索树,因为二叉搜索树的节点有序性,可以不使用辅助栈或者队列就可以写出迭代法。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。

class Solution {
public:
    //迭代法
    TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val)
    {
        while(root)
        {
            if(val < root->val) root = root->left;
            else if(val > root->val) root = root->right;
            else return root;
        }
        return nullptr;
    }
};

三、98. 验证二叉搜索树

方法1:递归,中序遍历,转成数组,再判断是否有序

class Solution {
public:
    //递归法
    TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val) {
        //1.根节点为空 找到数值
        if(root==nullptr || root->val==val) return root;
        //2.单层操作 需要接收找到的节点
        TreeNode* result = NULL;
        if(root->val > val) result = searchBST(root->left, val);
        if(root->val < val) result = searchBST(root->right, val);
        return result;
    }
};

方法2:递归,中序遍历,比较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。注意不是,单纯比较左节点小于中间节点,右节点大于中间节点。

class Solution {
public:
    long long maxVal = LONG_MIN;
    bool isValidBST(TreeNode* root)
    {
        if(root==NULL) return true;
        bool left = isValidBST(root->left);
        if(maxVal < root->val) maxVal = root->val;
        else return false;
        bool right = isValidBST(root->right);
        return left&&right;
    }
};

四、530. 二叉搜索树的最小绝对差

  1. 递归,中序遍历,转成有序数组之后找最小差值
class Solution {
public:
    vector<int> v;
    void traversal(TreeNode* node)
    {
        if(node==nullptr) return;
        traversal(node->left);
        v.push_back(node->val);
        traversal(node->right);
    }
    int getMinimumDifference(TreeNode* root) {
        v.clear();
        traversal(root);
        int result = INT_MAX;
        for(int i=1;i<v.size();i++)
        {
            result = min(result, v[i]-v[i-1]);
        }
        return result;
    }
};
  1. 递归,中序遍历,前后指针找最小差值
class Solution {
private:
    int result = INT_MAX;
    TreeNode* pre = NULL;
    void traversal(TreeNode* cur)
    {
        if(cur==nullptr) return;
        traversal(cur->left);//左
        if(pre!=nullptr)//中
        {
            result = min(result, cur->val - pre->val);
        }
        pre = cur;//更新
        traversal(cur->right);//右
    }
public:
    int getMinimumDifference(TreeNode* root)
    {
        traversal(root);
        return result;
    }
};

3.迭代,中序遍历,栈,双指针

class Solution {
public:
    //方法3,迭代,中序遍历,栈,前后指针
    int getMinimumDifference(TreeNode* root)
    {
        stack<TreeNode*> st;
        int result = INT_MAX;
        TreeNode* cur = root;
        TreeNode* pre = NULL;
        while(cur!=nullptr || !st.empty())
        {
            if(cur!=nullptr)//指针来访问节点,访问到最底层
            {
                st.push(cur);//将访问的节点放进栈
                cur = cur->left;//左
            }
            else
            {
                cur = st.top();
                st.pop();
                if(pre!=nullptr)//中
                {
                    result = min(result, cur->val - pre->val);
                }
                pre = cur;//更新
                cur = cur->right;//右
            }
        }
        return result;
    }
};


五、501. 二叉搜索树中的众数

一般二叉树统计众数:把这个树都遍历,用map统计频率,key是元素,频率是value。把频率排个序,最后取前面高频的元素的集合。
步骤:

  1. map统计,遍历树,前中后序都可以
  2. 把统计的频率(map中的value)排个序,但是C++使用std::map或者std::multimap可以对key排序,但不能对value排序。需要把map转化vector数组,再进行排序。对应vector里面放的也是pair<int, int>类型的数据,第一个int为元素,第二个int为频率。重新一个虚函数,对value按照制定规则排序。
  3. 取前面高频的元素,vector中已经是存放着按照频率排好序的pair,那么取出前面的高频元素就可以了

有序数组统计众数:从头遍历有序数组的元素出现频率,相邻两个元素作比较,然后输出频率最高的元素

二叉搜索树统计众数

  1. 中序遍历树,前后双指针,两个指针进行比较,统计频率。
  2. 把pre初始化为null,当pre为NULL时候,就知道这是比较的第一个元素了。
  3. 频率count 等于 maxCount(最大频率),把这个元素加入到结果集(result数组)中
  4. 如果count 大于 maxCount(最大频率) ,结果集清空,重新更新maxCount,把对应的元素存入结果集中

方法1:递归,中序遍历,前后指针

class Solution {
private:
    int maxCount = 0;
    int count = 0;
    TreeNode* pre = NULL;
    vector<int> result;

    void searchBST(TreeNode* cur)
    {
        if(cur==nullptr) return;//递归结束
        searchBST(cur->left);//左
        //中 统计频率
        if(pre==NULL) count = 1;//第一个节点
        else if(pre->val==cur->val) count++;
        else count = 1;//与前一个节点数值不同
        pre = cur;//更新节点

        //找到频率最大值,把对应的元素存入结果集中
        if(count==maxCount) result.push_back(cur->val);

        //如果当前统计的频率值count > 比之前的频率最大值 maxCount  更新maxCount
        //要注意此时结果集要清空,因为maxCount对应的元素发生了变化
        if(count>maxCount)
        {
            maxCount = count;//更新最大频率
            result.clear();//清空之前的结果集
            result.push_back(cur->val);
        }
        searchBST(cur->right);
        return;
    }

public:
    vector<int> findMode(TreeNode* root) {
        //初始化
        count = 0;
        maxCount = 0;
        TreeNode* pre = NULL;
        result.clear();

        searchBST(root);
        return result;
    }
};

方法2:迭代,中序遍历,前后指针,栈

class Solution {
public:
        vector<int> findMode(TreeNode* root)
    {
        stack<TreeNode*> st;
        TreeNode* cur = root;
        TreeNode* pre = NULL;
        int count = 0;
        int maxCount = 0;
        vector<int> result;
        while(cur || !st.empty())
        {
            if(cur)//指针访问节点,访问到最底层
            {
                st.push(cur);
                cur = cur->left;//左
            }
            else
            {
                //中+频率及元素统计
                cur = st.top();//访问节点
                st.pop();//该节点弹出

                //统计频率
                if(pre==NULL) count = 1;
                else if(pre->val == cur->val) count++;
                else count = 1;

                //找到频率最大值的元素 存入结果集
                if(count == maxCount) result.push_back(cur->val);

                //count > maxCount
                if(count>maxCount)
                {
                    maxCount = count;
                    result.clear();//清空,频率最大值更新,对应的元素也要更新
                    result.push_back(cur->val);//存入当前对应元素
                }

                pre = cur;//pre更新
                cur = cur->right;//右
            }
        }
        return result;
    }
};

六、236. 二叉树的最近公共祖先

自底向上查找就可以找到公共祖先了——回溯——后序遍历,根据左右子树的返回值,来处理中节点

  1. 求最小公共祖先,需要从底向上遍历。二叉树只能通过后序遍历(回溯)实现从底向上的遍历方式。
  2. 在回溯的过程中,要遍历整棵二叉树。即使已经找到结果了,依然要把其他节点遍历完,因为要使用递归函数的返回值(也就是代码中的left和right)做逻辑判断。
  3. 如果递归函数有返回值,如何区分要搜索一条边,还是搜索整个树呢?
  • 搜索边写法,递归函数返回值不为空的时候,立刻返回
if (递归函数(root->left)) return ;
if (递归函数(root->right)) return ;
  • 搜索树写法,利用变量left和right接收返回值,但不能立即返回,还需要做逻辑处理,即left与right逻辑处理完之后才能返回,也就是后序遍历中处理中间节点的逻辑(回溯)
left = 递归函数(root->left);  // 左
right = 递归函数(root->right); // 右
left与right的逻辑处理;         // 中

对于本题,要搜索整个树,如果在左子树找到了目标节点,也需要在右子树遍历一遍

  1. 要理解如果返回值left为空,right不为空为什么要返回right,为什么可以用返回right传给上一层结果
  • 如果left 和 right都不为空,说明此时root就是最近公共节点。这个比较好理解
  • 如果left为空,right不为空,就返回right,说明目标节点是通过right返回的,反之依然
  • 如果left和right都为空,则返回left或者right都是可以的,也就是返回空
class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        //递归终止条件
        if(root == p || root == q || root==NULL) return root;

        //单次处理
        TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
        TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);
        if(left && right) return root;
        if(left && !right) return left;
        else if(!left && right) return right;
        else return NULL;
    }
};

总结

题一:递归法中,前中后序遍历都可以,两个指针遍历,再合并值。迭代法中,一般一起操作两个树都是使用队列模拟类似层序遍历,同时处理两个树的节点

题二:二叉搜索树首先想到中序遍历,可以转成有序数组。二叉搜索树特性:

  • 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

题三:验证二叉搜索树陷阱

  • 不能简单比较左节点小于中间节点,右节点大于中间节点。而是左子树都小于中间节点,右子树都大于中间节点
  • 在一个有序序列求最值的时候,不要定义一个全局遍历,然后遍历序列更新全局变量求最值。因为最值可能就是int 或者 longlong的最小值
  • 推荐要通过前一个数值(pre)和后一个数值比较(cur),得出最值

题四:二叉搜索树转有序数组,前后指针比较求最小差值,用pre节点记录cur节点的前一个节点

题五:

  • 一般二叉树统计众数,map统计,虚函数排序
  • 有序数组统计众数,从头遍历,两两比较,统计频率
  • 二叉搜索树统计众数,中序遍历,前后指针

题六:
从底向上遍历,回溯,后序遍历
遍历整棵树与遍历局部树(边)写法区别,返回值逻辑操作
怎么把结果传给根节点

其他:

  1. 平衡二叉搜索树是不是二叉搜索树和平衡二叉树的结合?
    是的,是二叉搜索树和平衡二叉树的结合。

  2. 平衡二叉树与完全二叉树的区别在于底层节点的位置?
    是的,完全二叉树底层必须是从左到右连续的,且次底层是满的。

  3. 堆是完全二叉树和排序的结合,而不是平衡二叉搜索树?
    堆是一棵完全二叉树,同时保证父子节点的顺序关系(有序)。 但完全二叉树一定是平衡二叉树,堆的排序是父节点大于子节点,而搜索树是父节点大于左孩子,小于右孩子,所以堆不是平衡二叉搜索树。

风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。