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 。
提示:
树中节点数目范围在[1, 104] 内
?
2
31
-2^{31}
?231 <= Node.val <=
2
31
?
1
2^{31} - 1
231?1
其实一开始思路是正常往左右分别遍历并且判断当前根节点和左右子树的大小关系,但是WA了
class Solution {
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
if (root.left == null && root.right == null) {return true;}
else if (root.left == null) {return root.val < root.right.val && isValidBST(root.right);}
else if (root.right == null) {return root.val > root.left.val && isValidBST(root.left);}
else {return root.val > root.left.val && root.val < root.right.val && isValidBST(root.left) && isValidBST(root.right);}
}
}
因为上面这个没考虑到情况
所以其实应该明白中序遍历是一个左中右的顺序,对应到二叉搜索树,自然就是一个升序序列了,所以写了这个
class Solution {
Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<Integer>();
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
dfs(root);
int v = queue.pollFirst();
System.out.println(v);
while (! queue.isEmpty()) {
int f = queue.pollFirst();
if (v >= f) {return false;}
v = f;
}
return true;
}
public void dfs(TreeNode root) {
if (root == null) {return;}
dfs(root.left);
queue.offerLast(root.val);
dfs(root.right);
}
}
但是这个队列的操作会拖慢运行时间,于是修改后如下
class Solution {
TreeNode pre;
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
if (root == null) {return true;}
boolean left = isValidBST(root.left);
if (pre != null && pre.val >= root.val) {return false;}
pre = root;
boolean right = isValidBST(root.right);
return left && right;
}
}