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【Leetcode】二叉树的最近公共祖先,二叉搜索树转换成排好序的双向链表,前序遍历与中序遍历构造二叉树

一.二叉树的最近公共祖先

链接

二叉树的最近公共祖先

题目再现

 『Ⅰ』思路一:转换成相交链表问题

 观察上图,节点1和节点4的最近公共祖先是3,这是不是很像相交链表的问题,关于相交链表,曾经我在另一篇文章里写到过,读者可以参考:反转链表 合并链表 相交链表

但是要转换成相交链表,就要从后向前遍历,如果节点中还存在一个指针,指向父节点就好了,这种结构其实叫三叉链结构

 但是这题给我们的只是一个普通的二叉树,没有三叉链,那该怎么办呢?

那么就转换为第二种思路:寻找节点的祖先路径

『Ⅱ』思路二:寻找节点的祖先路径

  我们可以把要找的两个节点的路径找出来,然后存到栈里,这样把两个节点的祖先路径找出来后,就可以转换成链表相交问题了。

关于该怎么入栈:

我们先让节点入栈,然后判断它是否等于我们要找的节点,如果是,则返回true;如果不是,则

                1.如果左节点不为空,返回true

                2.如果右节点不为空,返回true

                3.如果左右节点都为空,则pop掉栈顶的元素,返回false

完整代码:

class Solution {
public:bool findpath(TreeNode*cur,TreeNode*x,stack<TreeNode*>&path)  //注意这里要传引用{if(cur==nullptr)return false;path.push(cur);if(cur==x)return true;if(findpath(cur->left,x,path))return true;if(findpath(cur->right,x,path))return true;path.pop();return false;}TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {stack<TreeNode*> ppath;stack<TreeNode*> qpath;findpath(root,p,ppath);findpath(root,q,qpath);while(ppath.size()>qpath.size())  //使两个栈一样长{ppath.pop();}while(ppath.size()<qpath.size()){qpath.pop();}while(ppath.top()!=qpath.top())   //从栈顶开始,寻找第一个相同的数据{ppath.pop();qpath.pop();}return ppath.top();}
};

         

可以看到,这种方法效率使非常高的,它的时间复杂度是O(N);

 『Ⅲ』思路三:暴力查找

其实当两个节点分别在左树和右树时,它们最近的公共祖先就是根节点,如果不在树两边,而是都在左树,或是都在右树,那么就可以转化成子问题,递归解决

如下图:

 注意,如果有一个节点恰好是根节点,那么这个节点就是最近的公共祖先,也是说一个节点的祖先也算它自己

如下图:

 那么该怎么判断节点是在左树还是右树呢?

我们可以定义四个布尔变量,分别是:pinleft(p在左树)   pinright(p在右树)

                                                             qinleft (q在左树 ) qinright(q在右树)

哪个布尔值为真就表明这个节点在哪边

完整代码:

class Solution {
public:bool find(TreeNode*cur,TreeNode*x){if(cur==nullptr)return false;return cur==x||find(cur->left,x)||find(cur->right,x);}TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode*q)  {if(root==nullptr)return nullptr;if(root==p||root==q)  //某一个节点为根return root;bool pinleft,pinright;bool qinleft,qinright;pinleft=find(root->left,p);   //去左树寻找p节点pinright=!pinleft;qinleft=find(root->left,q);   //去左树寻找q节点qinright=!qinleft;if(pinleft&&qinleft)   //都在左树转化成子问题return lowestCommonAncestor(root->left,p,q);else if(pinright&&qinright)    //都在右树转化成子问题return lowestCommonAncestor(root->right,p,q);else    //分别在左树和右树return root;}
};

可以看到,这个算法的效率是很差的,它的时间复杂度是O(N^2)


二.二叉搜索树转换成排好序的双向链表 

链接

二叉搜索树转换成排好序的双向链表

题目再现

 解法

根据题意,原二叉搜索树的左指针就是双链表的前驱指针,右指针就是双链表的后继指针

而且本题还要求空间复杂度是O(1),也就是说不能额外开空间,其实要是能额外开空间,那么这题就非常简单了。

我们知道,二叉搜索树的中序遍历结果是升序列,这恰好满足了题目排好序的要求;

那要怎么在原树上操作,使它转换成双链表呢?

举个例子:

对于我们过去(prev)的事,现在(cur)的我们肯定是一清二楚的,而且是可以确定的,但未来(next)的事并不能确定;

但如果我们是从未来穿越回现在的,那么穿越回来的我们,就可以确定未来的事。所以说过去(prev)的未来(next)就是现在(cur)

回到题目,所以cur的左指针(left)就是双链表的前驱(prev),prev的右指针就是后继(next),然后再更新一下prev即可

完整代码:

class Solution {
public:void InOrder(TreeNode*cur,TreeNode*&prev)   //注意要传引用{if(cur==nullptr)return;InOrder(cur->left,prev);cur->left=prev;   //cur的左指针就是previf(prev)   //注意判断prev是否为空prev->right=cur;   //prev的右指针就是curprev=cur;  //更新prevInOrder(cur->right,prev);}TreeNode* Convert(TreeNode* pRootOfTree) {if(pRootOfTree==nullptr)return nullptr;TreeNode*prev=nullptr;   //定义一个前驱指针InOrder(pRootOfTree,prev);   //中序遍历TreeNode*head=pRootOfTree;while(head->left)   //最左边的节点即为双链表的头{head=head->left;}return head;}
};

三.根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树

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根据一棵树的前序序列与中序序列构建二叉树

题目再现

 解法

众所周知,前序遍历的顺序为:根  左  右

                  中序遍历的顺序为:左  根  右

所以根据前序序列就可以确定根,确定了根后就可以分成左子树和右子树;

确定好根后,根据中序序列就可以分割左子树和右子树的区间,然后构建树

而左子树或是右子树也有根,这样就可以转化成子问题,递归实现,但要注意,前序序列中的每个数只能使用一次。

 完整代码:

class Solution {
public://注意这个prei用于遍历前序序列数组,因为每个数只能用一次,所以要传引用TreeNode*_build(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder,int &prei,int inbegin,int inend){if(inbegin>inend)   //当区间不存在时返回空指针return nullptr;TreeNode*preroot=new TreeNode(preorder[prei]);int rooti=inbegin;     //找根在中序序列中的位置while(rooti<=inend){if(preorder[prei]==inorder[rooti])   //找到后跳出循环break;rooti++;}prei++;   //本次确定好根后,prei++找下一个根//分割区间,递归构建//[inbegin,rooti-1] rooti [rooti+1,inend]preroot->left=_build(preorder,inorder,prei,inbegin,rooti-1);preroot->right=_build(preorder,inorder,prei,rooti+1,inend);return preroot;}TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {int i=0;return _build(preorder,inorder,i,0,inorder.size()-1);}
};

🐬🤖本篇文章到此就结束了, 若有错误或是建议的话,欢迎小伙伴们指出;🕊️👻

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