Leetcode日练笔记7 #270 Closest Binary Search Tree Value

二叉搜索树中最近目标值的查找优化算法

最新推荐文章于 2022-05-01 08:34:11 发布

原创最新推荐文章于 2022-05-01 08:34:11 发布 · 302 阅读

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本文讨论了如何在二叉搜索树中高效地找到与目标值最接近的节点，分享了两种解题策略：一种是先将树转换为列表再求最小差值，另一种是通过迭代遍历节点，直接比较目标值与节点值的绝对差。第二种方法避免了不必要的存储，提高了效率。

#270 Closest Binary Search Tree Value

Given the root of a binary search tree and a target value, return the value in the BST that is closest to the target.

解题思路：

本来一拿到题，完全没有头绪。

看example后。好像直接对root的list直接sorted，按diff从小到大排取最小的就好。

但是忘了树节点和list的对应关系了。

Input: root = [4,2,5,1,3], target = 3.714286
Output: 4

Example 2:

Input: root = [1], target = 4.428571
Output: 1

这里不得不求助官方的Solution（tbh是第一次，原来前面几题都是硬撑着非要有解题思路然后哪怕知道自己的步骤很繁琐也一定要想办法写出来，想着说这样多走歪路才能得到真正的锻炼，才能真正明白别人的思路哪里更好。）

第一种解法：

和我的一样。用的是recursive Inorder把整棵树转变成list之后再取最小diff的那个值。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def closestValue(self, root: Optional[TreeNode], target: float) -> int:
        def inorder(r: TreeNode):
            return inorder(r.left) + [r.val] + inorder(r.right) if r else []
        
        return min(inorder(root), key = lambda i: abs(target-i))

runtime：

time and space complexity：

表现并不是太好。应该是因为浪费了很多步骤用来放置无关target的树节点进list里，其实没必要。

第二种解法：

如果可以直接从depth为零的根节点开始，先比较这个节点和target的大小。大的走右子节点，小的走左边。这样就完全没有多余的步骤。直到再往下走没有一个节点的abs(target-x)再比前面的还小，就输出那个节点的值。但是不知道怎么确定end condition。

看了solution答案，是一直保存着和所有节点比较的diff值后最小的的节点，直到从顶走到底，没有节点可走为止。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def closestValue(self, root: Optional[TreeNode], target: float) -> int:
        closest = float('inf')
        while root:
            closest = min(root.val, closest, key=lambda x: abs(x-target))
            if root.val < target:
                root = root.right
            else:
                root = root.left
                    
        return closest

runtime: