算法-二叉树篇22-二叉搜索树的最近公共祖先

二叉搜索树最近公共祖先解题思路

二叉搜索树的最近公共祖先

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题目描述

给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。

百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个结点 p、q,最近公共祖先表示为一个结点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”

解题思路

这道题完全可以套上一题的答案,所以这里我就写了一个更加体现出二叉搜索树的答案。
感兴趣的可以看上一题算法-二叉树篇21-二叉树的最近公共祖先

大致步骤如下:

  • 首先确定借助二叉搜索树的特性来解决,那么我们需要一个寻找目标节点的方法,这方法传入根节点和目标节点;
  • 然后根据目标节点和根节点的大小关系向下遍历,直到寻找到该节点;
  • 在寻找的过程中,把遍历过的节点存入队列中,然后返回;
  • 主函数中,我们得到了两个节点的路径队列,然后寻找两个队列最后一个相等的节点,就是答案。

题解

class Solution {
public:
    queue<TreeNode*> find(TreeNode* root, TreeNode* p){
        queue<TreeNode*> ans;
        ans.push(root);
        TreeNode* cur = root;
        
        while(cur != p){
            if(cur->val > p->val){
                cur = cur->left;
            }
            else {
                cur = cur->right;
            }
            ans.push(cur);
        }

        return ans;
    }

    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        TreeNode* ans = root;
        queue<TreeNode*> q1;
        queue<TreeNode*> q2;
        q1 = find(root, p);
        q2 = find(root, q);

        while(!q1.empty() && !q2.empty()){
            if(q1.front() == q2.front()){
                ans = q1.front();
                q1.pop();
                q2.pop();
            }
            else {
                break;
            }
        }

        return ans;
    }
};

总结

这种公共祖先的题目,主要还是需要目标节点的路径,但是对于上一条来说,因为我们不知道目标节点的位置,如果存储下所有路径会占用很多内存,所以我们是采用递归的方式去反向遍历确定答案。这道题由于我们可以知道寻找目标节点的正确路径,所以我们可以直接存下该路径,减少了程序运行时不必要的时间开销。

二叉搜索树(BST)中,两个节点的最近公共祖先(LCA)是树中以这两个节点为后代的深度最大的节点。对于二叉搜索树,由于其特性(左子树节点值小于根节点值,右子树节点值大于根节点值),可以使用递归或迭代的方法来找到两个指定节点的最近公共祖先。 ### 递归算法及实现 递归算法的思路是根据二叉搜索树的特性,比较当前节点的值与两个目标节点的值的大小关系,然后递归地在左子树或右子树中继续查找。以下是一个使用C++实现的递归算法示例: ```cpp /** * struct TreeNode{ * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * }; */ class Solution{ public: TreeNode *lowestCommonAncestor(TreeNode *root, TreeNode *p, TreeNode *q){ if(root == NULL) return nullptr; if(p->val < root->val && q->val < root->val){ return lowestCommonAncestor(root->left, p, q); }else if(p->val > root->val && q->val > root->val){ return lowestCommonAncestor(root->right, p, q); }else{ return root; } } }; ``` 上述代码通过递归的方式,不断比较当前节点与目标节点的值,根据大小关系选择左子树或右子树继续查找,直到找到最近公共祖先节点 [^1]。 ### 迭代算法及实现 迭代算法的思路与递归算法类似,只是使用循环来代替递归调用。以下是一个使用Python实现的迭代算法示例: ```python # 定义二叉树节点类 class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def lowestCommonAncestor(root, p, q): while root: if p.val < root.val and q.val < root.val: root = root.left elif p.val > root.val and q.val > root.val: root = root.right else: return root ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:无论是递归还是迭代方法,时间复杂度都是 $O(h)$,其中 $h$ 是树的高度。在平均情况下,二叉搜索树的高度为 $O(log n)$,其中 $n$ 是树中节点的数量。在最坏情况下,树退化为链表,高度为 $O(n)$。 - **空间复杂度**:递归方法的空间复杂度为 $O(h)$,主要是递归调用栈的空间开销。迭代方法的空间复杂度为 $O(1)$,只使用了常数级的额外空间。
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