给你一棵所有节点为非负值的二叉搜索树,请你计算树中任意两节点的差的绝对值的最小值。
示例:
提示:树中至少有 2 个节点。
题目中要求在二叉搜索树上任意两节点的差的绝对值的最小值。
注意是二叉搜索树,二叉搜索树可是有序的。
遇到在二叉搜索树上求什么最值啊,差值之类的,就把它想成在一个有序数组上求最值,求差值,这样就简单多了。
那么二叉搜索树采用中序遍历,其实就是一个有序数组。
在一个有序数组上求两个数最小差值,这是不是就是一道送分题了。
最直观的想法,就是把二叉搜索树转换成有序数组,然后遍历一遍数组,就统计出来最小差值了。
递归
class Solution {
TreeNode pre;// 记录上一个遍历的结点
int result = Integer.MAX_VALUE;
public int getMinimumDifference(TreeNode root) {
if(root==null)return 0;
traversal(root);
return result;
}
public void traversal(TreeNode root){
if(root==null)return;
//左
traversal(root.left);
//中
if(pre!=null){
result = Math.min(result,root.val-pre.val);
}
pre = root;
//右
traversal(root.right);
}
}
統一迭代法-中序遍历
class Solution {
public int getMinimumDifference(TreeNode root) {
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
TreeNode pre = null;
int result = Integer.MAX_VALUE;
if(root != null)
stack.add(root);
while(!stack.isEmpty()){
TreeNode curr = stack.peek();
if(curr != null){
stack.pop();
if(curr.right != null)
stack.add(curr.right);
stack.add(curr);
stack.add(null);
if(curr.left != null)
stack.add(curr.left);
}else{
stack.pop();
TreeNode temp = stack.pop();
if(pre != null)
result = Math.min(result, temp.val - pre.val);
pre = temp;
}
}
return result;
}
}
迭代法-中序遍历
class Solution {
TreeNode pre;
Stack<TreeNode> stack;
public int getMinimumDifference(TreeNode root) {
if (root == null) return 0;
stack = new Stack<>();
TreeNode cur = root;
int result = Integer.MAX_VALUE;
while (cur != null || !stack.isEmpty()) {
if (cur != null) {
stack.push(cur); // 将访问的节点放进栈
cur = cur.left; // 左
}else {
cur = stack.pop();
if (pre != null) { // 中
result = Math.min(result, cur.val - pre.val);
}
pre = cur;
cur = cur.right; // 右
}
}
return result;
}
}
给定一个有相同值的二叉搜索树(BST),找出 BST 中的所有众数(出现频率最高的元素)。
假定 BST 有如下定义:
例如:
给定 BST [1,null,2,2],
返回[2].
提示:如果众数超过1个,不需考虑输出顺序
进阶:你可以不使用额外的空间吗?(假设由递归产生的隐式调用栈的开销不被计算在内)
如果不是二叉搜索树,最直观的方法一定是把这个树都遍历了,用map统计频率,把频率排个序,最后取前面高频的元素的集合。
具体步骤如下:
至于用前中后序哪种遍历也不重要,因为就是要全遍历一遍,怎么个遍历法都行,层序遍历都没毛病!
这里采用前序遍历,代码如下:
// map<int, int> key:元素,value:出现频率
void searchBST(TreeNode* cur, unordered_map<int, int>& map) { // 前序遍历
if (cur == NULL) return ;
map[cur->val]++; // 统计元素频率
searchBST(cur->left, map);
searchBST(cur->right, map);
return ;
}
有的同学可能可以想直接对map中的value排序,还真做不到,C++中如果使用std::map或者std::multimap可以对key排序,但不能对value排序。
所以要把map转化数组即vector,再进行排序,当然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为出现频率。
代码如下:
bool static cmp (const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) {
return a.second > b.second; // 按照频率从大到小排序
}
vector<pair<int, int>> vec(map.begin(), map.end());
sort(vec.begin(), vec.end(), cmp); // 给频率排个序
此时数组vector中已经是存放着按照频率排好序的pair,那么把前面高频的元素取出来就可以了。
代码如下:
result.push_back(vec[0].first);
for (int i = 1; i < vec.size(); i++) {
// 取最高的放到result数组中
if (vec[i].second == vec[0].second) result.push_back(vec[i].first);
else break;
}
return result;
既然是搜索树,它中序遍历就是有序的。
如图:
中序遍历代码如下:
void searchBST(TreeNode* cur) {
if (cur == NULL) return ;
searchBST(cur->left); // 左
(处理节点) // 中
searchBST(cur->right); // 右
return ;
}
class Solution {
ArrayList<Integer> resList;
int maxCount;
int count;
TreeNode pre;
public int[] findMode(TreeNode root) {
resList = new ArrayList<>();
maxCount = 0;
count = 0;
pre = null;
findMode1(root);
int[] res = new int[resList.size()];
for (int i = 0; i < resList.size(); i++) {
res[i] = resList.get(i);
}
return res;
}
public void findMode1(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
findMode1(root.left);
int rootValue = root.val;
// 计数
if (pre == null || rootValue != pre.val) {
count = 1;
} else {
count++;
}
// 更新结果以及maxCount
if (count > maxCount) {
resList.clear();
resList.add(rootValue);
maxCount = count;
} else if (count == maxCount) {
resList.add(rootValue);
}
pre = root;
findMode1(root.right);
}
}
给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。
百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个结点 p、q,最近公共祖先表示为一个结点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”
例如,给定如下二叉树:? root =?[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]
示例 1: 输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1 输出: 3 解释: 节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3。
示例?2: 输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4 输出: 5 解释: 节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。
说明:
后序遍历(左右中)是天然的回溯过程,可以根据左右子树的返回值,来处理中节点的逻辑。
接下来就看如何判断一个节点是节点q和节点p的公共祖先呢。
首先最容易想到的一个情况:如果找到一个节点,发现左子树出现结点p,右子树出现节点q,或者 左子树出现结点q,右子树出现节点p,那么该节点就是节点p和q的最近公共祖先。 即情况一:
判断逻辑是 如果递归遍历遇到q,就将q返回,遇到p 就将p返回,那么如果 左右子树的返回值都不为空,说明此时的中节点,一定是q 和p 的最近祖先。
class Solution {
public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
if (root == null || root == p || root == q) { // 递归结束条件
return root;
}
// 后序遍历
TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);
if(left == null && right == null) { // 若未找到节点 p 或 q
return null;
}else if(left == null && right != null) { // 若找到一个节点
return right;
}else if(left != null && right == null) { // 若找到一个节点
return left;
}else { // 若找到两个节点
return root;
}
}
}