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403,验证二叉搜索树

山大王wld 数据结构和算法 2022-05-01

Sometimes l feel I’m fighting for a life I just ain’t got the time to live. I want it all to mean something. 

我常常觉得我在为一个没时间享受的人生奋斗,我希望它能有价值。

问题描述



给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树。

假设一个二叉搜索树具有如下特征:

  • 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:

    2

   / \

  1   3

输出: true

示例 2:

输入:

    5

   / \

  1   4

     / \

    3   6

输出: false

解释: 输入为: [5,1,4,null,null,3,6]。

     根节点的值为 5 ,但是其右子节点值为 4 。


递归写法



做这题之前我们首先要明白什么是二叉搜索树,就是每个节点左子树的值都比当前节点小,右子树的值都比当前节点大。所以看到这里我们最先想到的就是递归,我最先想到的是下面这种写法(注意是错误的

1public boolean isValidBST(TreeNode root) {
2    if (root == null)
3        return true;
4    if (root.left != null && root.val <= root.left.val || root.right != null && root.val >= root.right.val)
5        return false;
6    return isValidBST(root.left) && isValidBST(root.right);
7}

如果一个结点是空的,我们默认他是有效的二叉搜索树,否则如果左节点不为空,我们要判断是否大于左节点的值,如果右节点不为空,我们还要判断小于右节点的值,然后我们再以左右两个子节点用相同的方式判断。看起来好像没什么问题,但我们好像忽略了一个每个节点的上限和下限,比如下面这棵树

注意6这个节点不光要小于15而且还要大于10,所以这里的每一个节点都是有一个范围的,上面的代码我只判断了6比15小,但没有和10进行比较,所以代码是错误的。这里我们来给每个节点添加一个范围,如果不在这个范围之内直接返回false,比如6的范围是(10,15),很明显他不在这个范围内,所以他不是二叉搜索树。根节点的范围我们从Long.MIN_VALUE到Long.MAX_VALUE,来看下代码

1public boolean isValidBST(TreeNode root) {
2    return isValidBST(root, Long.MIN_VALUE, Long.MAX_VALUE);
3}
4
5public boolean isValidBST(TreeNode root, long minVal, long maxVal) {
6    if (root == null)
7        return true;
8    //每个节点如果超过这个范围,直接返回false
9    if (root.val >= maxVal || root.val <= minVal)
10        return false;
11    //这里再分别以左右两个子节点分别判断,
12    //左子树范围的最小值是minVal,最大值是当前节点的值,也就是root的值,因为左子树的值要比当前节点小
13    //右子数范围的最大值是maxVal,最小值是当前节点的值,也就是root的值,因为右子树的值要比当前节点大
14    return isValidBST(root.left, minVal, root.val) && isValidBST(root.right, root.val, maxVal);
15}


中序遍历递归



根据二叉搜索树的性质我们知道,中序遍历二叉搜索树,遍历的结果一定是有序的,如果不明白中序遍历的可以看下前面的373,数据结构-6,树。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,也就是判断是否有序,如果不大于直接返回 false。

1//前一个结点,全局的
2TreeNode prev;
3
4public boolean isValidBST(TreeNode root) {
5    if (root == null)
6        return true;
7    //访问左子树
8    if (!isValidBST(root.left))
9        return false;
10    //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直接返回false。
11    if (prev != null && prev.val >= root.val)
12        return false;
13    prev = root;
14    //访问右子树
15    if (!isValidBST(root.right))
16        return false;
17    return true;
18}


中序遍历非递归



如果对树的中序遍历比较熟悉的话,或者看过之前写的《373,数据结构-6,树》,这里面也有树的中序遍历的递归和非递归两种写法。我们完全可以把上面中序遍历的递归改为非递归。

1public boolean isValidBST(TreeNode root) {
2    if (root == null)
3        return true;
4    Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
5    TreeNode pre = null;
6    while (root != null || !stack.isEmpty()) {
7        while (root != null) {
8            stack.push(root);
9            root = root.left;
10        }
11        root = stack.pop();
12        if (pre != null && root.val <= pre.val)
13            return false;
14        //保存前一个访问的结点
15        pre = root;
16        root = root.right;
17    }
18    return true;
19}


总结



这题可能最容易理解的是第一种解法,我们只需要给每个节点添加一个范围,然后再分别遍历每个节点,查看是否都在指定的范围内,只要有一个不在范围内,说明不是二叉搜索树,直接返回false。后面两种写法是根据二叉搜索树中序遍历的特点来判断,因为二叉搜索树中序遍历的结果是升序的,我们就按照二叉树中序遍历的方式来遍历这棵二叉树,然后在遍历的时候顺便保存一下前一个访问的结点,判断当前节点是否大于前一个结点的值,如果不大于直接返回false。



401,删除二叉搜索树中的节点

399,从前序与中序遍历序列构造二叉树

387,二叉树中的最大路径和

374,二叉树的最小深度


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