[菜鸟训练]剑指 Offer 54. 二叉搜索树的第k大节点

本文介绍如何在二叉搜索树中通过中序遍历的逆序实现,快速找到第k大的节点。通过递归实现的`kthLargest`函数,时间复杂度为O(n),适用于数据结构和算法问题。

题目描述:

给定一棵二叉搜索树,请找出其中第k大的节点。

示例 1:
输入: root = [3,1,4,null,2], k = 1

   3
  / \
 1   4
  \
   2

输出: 4

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

       5
      / \
     3   6
    / \
   2   4
  /
 1

输出: 4

限制:
1 ≤ k ≤ 二叉搜索树元素个数

代码:

注意二叉搜索树的中序遍历是一个递增序列。所以反向的中序遍历则是一个递减序列。

class Solution {
    //二叉搜索树的中序遍历是一个递增序列,则反向中序遍历是一个递减序列,即右根左
    //时间复杂度O(n)
    int n,ans;
    public int kthLargest(TreeNode root, int k) {
        n = k;
        dfs(root);
        return ans;
    }
    public void dfs(TreeNode root){
        if(root == null)
            return ;
        dfs(root.right);
        if(--n == 0){
            ans = root.val;
        }
        dfs(root.left);
    }
}
### 二叉搜索树与双向链表的数据结构比较 #### 二叉搜索树的特点 二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)是一种特殊的二叉树,具有如下特性:每个节点的值都于其左子树中任何节点的值,并且小于其右子树中任何节点的值[^1]。这种性质使得二叉搜索树成为一种有效的排序结构,在执行中序遍历时可以得到一个升序排列的序列。 #### 双向链表的特点 双向链表(Doubly Linked List)由一系列结点组成,其中每个结点不仅包含数据域还含有两个指针分别指向直接前驱和直接后继。这样的设计允许程序向前或向后移动来访问列表中的其他元素[^2]。 #### 主要差异对比 | 特征 | 二叉搜索树 (BST) | 排序的双向链表 | | -- | --- | | **存储方式** | 节点通过父子关系连接形成层次化的树形结构 | 结点之间相互链接构成线性的链条状 | | **查找效率** | 平均情况 O(log n), 最坏情况下 O(n)[^4] | 需要逐个检查直到找到目标项 O(n) | | **插入/删除操作** | 插入新键时需遵循特定规则保持顺序;删除同样如此 | 新增或移除只需改变相邻两旁的引用即可完成 | | **内存占用** | 每个节点除了保存实际数据外还需额外记录左右孩子信息 | 每个节点仅需维护前后邻居的信息 | ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0): self.val = val self.left = None self.right = None class DoublyLinkedListNode: def __init__(self, val=0): self.val = val self.prev = None self.next = None ```
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