二叉搜索树的后序遍历序列

本文介绍了一种算法来验证一个整数数组是否为某个二叉搜索树的后序遍历结果。通过递归地检查数组的左右子序列,确保它们符合二叉搜索树的性质。
  1 /*
  2     二叉搜索树的后序遍历序列
  3     题目:输入一个整数数组,判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则返回true,否则返回false。假设输入的数组的任意两个数组的任意两个数字都互不相同。
  4     例如输入数组{5,7,6,9,11,10,8},则返回true,因为这个整数序列是下图的二叉搜索树的后序遍历结果。
  5         8
  6     6       10
  7   5   7    9   11
  8   在后序遍历得到的序列中,最后一个数字是树的根结点的值。数组中前面的数字可以分为两部分:第一部分是左子树的结点的值,他们都比根结点的值小;第二部分都是右子树结点的值,他们都比根结点的值大。
  9   以数组{5,7,6,9,11,10,8},后序遍历结果的最后一个数字8就是跟=根结点的值。在这个数组中,前3个数字5、7和6都比8小,是值为8的结点的左子树结点;后三个数字9、11和10都比8大,是值为8的结点的右子树结点。
 10   我们接下来用同样的方法确定与数组每一部分对应的子树的结构。这其实就是一个递归的过程。对于序列5、7、6,最后一个数字6是左子树的根结点的值。数字5比6小,是值为6的结点的左子节点,而7则是它的右子节点。同样,在序
    列9、11、10中,最后一个数字10是右子树的根结点,数字9比1小,是值为10的结点的左子结点,而11则是它的右子节点。
 11   我们再来分析另一个数组{7,4,6,5}.后序遍历的最后一个数是根结点,因此根结点的值是5.由于第一个数字7大于5,因此在对应的二叉搜索树中,根结点上是没有左子树的,数字7、4和6都是右子树结点的值。但我们发现在右子树
    中有一个结点的值为4,比根结点的值5小,这违背了二叉搜索树的定义。因此不存在一个二叉搜索树,它的后序遍历的结果是7、4、6、5.
 12

 13 */

 16 bool VerifySquenceOfBST(int sequence[],int length)
 17 {
 18     if(sequence == NULL && length <= 0)
 19         return false;
 20
 21     int root = sequence[i-1];   //根结点
 22
 23     //在二叉搜索树中左子树的结点小于根结点的值
 24     int i = 0;
 25     for(; i < length - 1; ++i)
 26     {
 27         if(sequence[i] > root)
 28             break;
 29     }
 30
 31     //在二叉搜索树中右子女结点大于根结点
 32     int j = i;
 33     for(; j < length-1; ++j)
 34     {
 35         if(sequence[j] < root)
 36             return false;
 37     }
 38     //判断左子树是否满足
 39     bool left = true;
 40     if(i > 0)
 41         left = VerifySquenceOfBST(sequence,i);      //递归
 42     //判断右子树是否满足
 43     bool right = true;
 44     if(i < length - 1)
 45         right = VerifySquenceOfBST(sequence+i,length-i-1);  //递归
 46 }



### 二叉搜索树后序遍历的POJ题目与解决方案 在处理二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)时,后序遍历是一种重要的遍历方式。后序遍历遵循“左子树 -> 右子树 -> 根节点”的顺序进行访问[^1]。以下是一个关于二叉搜索树后序遍历的实现方法以及相关的POJ题目解析。 #### 后序遍历的递归实现 以下是使用递归方式实现二叉搜索树后序遍历的代码示例: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def postorder_traversal(root): result = [] if root is not None: result += postorder_traversal(root.left) # 左子树 result += postorder_traversal(root.right) # 右子树 result.append(root.val) # 根节点 return result ``` 上述代码定义了一个`TreeNode`类来表示二叉树节点,并通过递归函数`postorder_traversal`实现了后序遍历[^2]。 #### 后序遍历的非递归实现 非递归实现通常需要借助栈来模拟递归过程: ```python def postorder_traversal_iterative(root): stack, result = [], [] last_visited = None current = root while current or stack: if current: stack.append(current) current = current.left else: peek_node = stack[-1] if peek_node.right and last_visited != peek_node.right: current = peek_node.right else: result.append(peek_node.val) last_visited = stack.pop() return result ``` #### POJ相关题目解析 根据引用内容,以下是一些涉及二叉树遍历的POJ题目及其可能的解法思路[^4]: 1. **POJ 1240 - All in All** 题目要求根据给定的前序和后序遍历结果,推导出所有可能的中序遍历结果。此题可以通过动态规划(DP)解决,结合二叉树的性质构造所有可能的树结构并生成对应的中序遍历序列[^3]。 2. **POJ 1145 - Tree Summing** 此题要求判断是否存在从根到叶子节点的一条路径,使得路径上的节点权值和等于特定值`k`。可以通过递归或迭代的方式实现路径求和逻辑。后序遍历在此题中可用于验证路径是否满足条件[^3]。 #### 示例解答:POJ 1145 以下为POJ 1145的伪代码实现,展示如何利用后序遍历解决问题: ```python def tree_summing(s_expr, target_sum): def parse_tree(s_expr): # 解析S表达式为树结构 pass def dfs(node, current_sum): if not node: return False current_sum += node.val if not node.left and not node.right: # 叶子节点 return current_sum == target_sum return dfs(node.left, current_sum) or dfs(node.right, current_sum) root = parse_tree(s_expr) return dfs(root, 0) # 示例调用 s_expr = "(5 (4 (11 (7 () ()) (2 () ()) ) ()) (8 (13 () ()) (4 () (1 () ()) ) ) )" target_sum = 22 print(tree_summing(s_expr, target_sum)) # 输出 True 或 False ``` #### 性能分析 后序遍历的时间复杂度为O(n),其中n是树中节点的数量[^1]。空间复杂度取决于递归深度,在最坏情况下(退化为链表的树)为O(n)。
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