链接地址:LeetCode96.不同的二叉搜索树
二叉搜索树的每个子树都是一个二叉搜索树 让我们求值的解 原问题可以分解成规模较小的两个子问题,且子问题的解可以复用 采用动态规划的算法
想到动态规划的三要素:
coding如下:
class Solution {
/*
dp[i] = i个不同的数组成的二叉搜索数的个数
假设 i = 5
当根节点等于 1 时 ,其余数字都比1大,只能在右边 dp[i] += dp[4]
当根节点等于 2 时,左边有一个1比2小,右边有三个比2大的数字 dp[i] += dp[1] * dp[3]
当根节点等于 3 时,左边有两个数比3小,右边有两个数比3大的数字 dp[i] += dp[2] * dp[2]
...
知道根节点等于5,左边有4个数字比5小,只能放在5的左边,dp[i] += dp[4]
*/
public int numTrees(int n) {
int[] dp = new int[n + 1];
//数组初始化
dp[0] = 1;
dp[1] = 1;
for (int i = 2; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
//即动态转移方程为dp[i]+=dp[j-1]*dp[i-j]
int leftNum = dp[j - 1];
int rightNum = dp[i - j];
dp[i] += leftNum * rightNum;
}
}
return dp[n];
}
}
链接地址:LeetCode98.验证二叉搜索树
遍历即可 因为二叉搜索树的中序遍历是升序的 当中序遍历时 判断当前节点是否大于中序遍历的前一个节点 如果大于 说明满足 BST 继续遍历 否则直接返回 false
coding如下:
class Solution {
long pre = Long.MIN_VALUE;
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
if (root == null) {
return true;
}
// 访问左子树
if (!isValidBST(root.left)) {
return false;
}
// 访问当前节点:如果当前节点小于等于中序遍历的前一个节点,说明不满足BST,返回 false;否则继续遍历。
if (root.val <= pre) {
return false;
}
pre = root.val;
// 访问右子树
return isValidBST(root.right);
}
}