【力扣】二叉搜索树中第k小的元素

 🔥  博客主页: 我要成为C++领域大神
🎥 系列专栏【C++核心编程】 【计算机网络】 【Linux编程】 【操作系统】
❤️ 感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️

本博客致力于分享知识,欢迎大家共同学习和交流。

10f3f804036d438784915f2c6f94fb5d.gif

给定一个二叉搜索树的根节点 root ,和一个整数 k ,请你设计一个算法查找其中第 k 个最小元素(从 1 开始计数)。

示例 1:

 

fb000a4187cdd92bbba55697d9dca15e.png

输入:root = [3,1,4,null,2], k = 1
输出:1

示例 2:

 

0128b15d08625e1a96320d0c476fc48a.png

输入:root = [5,3,6,2,4,null,null,1], k = 3
输出:3

中序遍历

思路

由于BST的生长是严格按照大小关系的,左孩子<父节点<右孩子,而中序遍历的顺序就是左中右。所以我们可以使用中序遍历整棵BST,将遍历结果保存到数组中,然后return nums[k-1]即可。

代码实现

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left),
 * right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<int> nums;
    int kthSmallest(TreeNode* root, int k) {
        inorderTraversal(root, nums);
        return nums[k - 1];
    }
    void inorderTraversal(TreeNode* root, vector<int>& nums) {
        stack<TreeNode*> st;
        TreeNode* cur = root;
        while (!st.empty() || cur != nullptr) {
            if (cur != nullptr) {
                st.push(cur);
                cur = cur->left;
            } else {
                cur = st.top();
                st.pop();
                nums.push_back(cur->val);
                cur = cur->right;
            }
        }
    }
};

 

以下针对不同类型的力扣 hot100 题目给出解题方法及代码示例: ### 每日温度问题 对于每日温度问题,可通过遍历每一天的温度,再遍历之后的每一天,直至找到比当前温度更高的值。不过这种方法效率低,时间复杂度为 $O(n^2)$ 。 ```java public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) { int[] answer = new int[temperatures.length]; // 初始化答案数组,默认值为 0 for (int i = 0; i < temperatures.length; i++) { for (int j = i + 1; j < temperatures.length; j++) { if (temperatures[j] > temperatures[i]) { answer[i] = j - i; break; } } } return answer; } ``` ### 二叉搜索树第 k 小元素问题 由于二叉搜索树的中序遍历结果是升序排列的序列,所以能通过中序遍历找到第 k 小的元素。 ```java private int res = 0; private int count = 0; private int kk = 0; public int kthSmallest(TreeNode root, int k) { kk = k; inorderTraversal(root); return res; } // 中序遍历方法 private void inorderTraversal(TreeNode root) { if (root == null) return; // 1. 递归遍历左子树 inorderTraversal(root.left); // 2. 处理当前节点 count += 1; // 如果当前节点是第 k 个节点,保存结果并返回 if (count == kk) { res = root.val; return; } // 3. 递归遍历右子树 inorderTraversal(root.right); } ``` ### 区间合并问题 对于区间合并问题,可先对区间按起始位置排序,然后遍历区间,若当前区间与结果数组中最后一个区间有重叠,则合并它们,否则将当前区间加入结果数组。 ```javascript /** * @param {number[][]} intervals * @return {number[][]} */ var merge = function(intervals) { intervals.sort((p,q) => p[0] - q[0]); let arr = [] for(const x of intervals){ let l = arr.length if(l && x[0]<=arr[l-1][1]){ arr[l-1][1] = Math.max(arr[l-1][1],x[1]) }else{ arr.push(x) } } return arr; }; ``` ### 字符串区间划分问题(贪心算法) 对于某些字符串相关问题,可采用贪心算法。遍历字符串,通过枚举的方式统计每个字母出现的最远下标位置,重新遍历字符串,更新 right 的最大值,当 `i == right` 时,说明该区间包含了所有应出现的字母,将区间长度加入结果数组,并更新 left 的位置。 ### 单词拆分问题 文档中未给出该问题的具体代码,但可以推测是通过动态规划或回溯等方法解决。例如使用动态规划,定义状态 `dp[i]` 表示字符串前 `i` 个字符是否可以拆分成字典中的单词,然后状态转移方程根据字典中的单词进行推导。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值