538. 把二叉搜索树转换为累加树

最新推荐文章于 2025-05-23 08:55:07 发布
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分类专栏： Notes of Leetcode 文章标签： 算法 python leetcode
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该文章描述了一个Python方法，将二叉搜索树（BST）转换为累加树（每个节点的值等于原节点值加上所有大于它的节点值）。通过右中左的遍历顺序，依次更新节点值，最终得到目标树。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2023.6.17
538.把二叉搜索树转换为累加树
1038. 从二叉搜索树到更大和树
买一送一
右中左遍历，记下累加和，遍历到中的时候累加即可

class Solution:
    def convertBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
        self.sum = 0
        self.get_nums(root)
        return root

    def get_nums(self, root):
        if not root:
            return 

        self.get_nums(root.right)  # 右
        self.sum += root.val  # 中
        root.val = self.sum
        self.get_nums(root.left)  # 左
Follow Carl To Grow|【LeetCode】669. 修剪二叉搜索树，108.将有序数组转换为二叉搜索树，538.把二叉搜索树转换为累加树
hudy_的博客
06-10 425
代码随想录Day23
538.把二叉搜索树转换为累加树
BeZer0的学习笔记
12-01 191
题目 中序遍历 + 栈 class Solution { public: TreeNode* convertBST(TreeNode* root) { stack<TreeNode*> s, tmp; TreeNode *p = root; while(p || !tmp.empty()) { if(p) { tmp.push(p); p = p-&gt
LeetCode 538. 把二叉搜索树转换为累加树 | Python
"大梦三千秋的博客
09-21 561
使用递归（反向中序遍历）的思路，解决 LeetCode 《538. 把二叉搜索树转换为累加树》 问题
Leetcode 538. 把二叉搜索树转换为累加树 C++
weixin_43750513的博客
07-16 356
Leetcode 538. 把二叉搜索树转换为累加树 题目 给定一个二叉搜索树（Binary Search Tree），把它转换成为累加树（Greater Tree)，使得每个节点的值是原来的节点值加上所有大于它的节点值之和。 测试样例： 输入: 原始二叉搜索树: 5 / \ 2 13 输出: 转换为累加树: 18 / \ 20 13 注
Leetcode 538. 把二叉搜索树转换为累加树
珍惜
05-31 8877
Leetcode 538. 把二叉搜索树转换为累加树1、问题分析2、问题解决3、总结 1、问题分析 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/convert-bst-to-greater-tree/   本质上就是一个二叉树的遍历问题。代码我已经进行了详细的注释，理解应该没有问题，读者可以作为参考，如果看不懂(可以多看几遍)，欢迎留言哦！我看到会解答一下。 2、问题解决   笔者以C++方式解决。 #include "iostream" using namespace s
538. 把二叉搜索树转换为累加树*【力扣】
xiexie1357的专栏
06-13 330
题意理解 更新二叉搜索树的每个结点为原来的节点值加上所有大于它的节点值的和。 问题分析 二叉树 深度遍历 其他 链接 TreeNode* convertBST(TreeNode* root) { int sum = 0; helper(root, sum); //辅助函数 return root; } ...
538. 把二叉搜索树转换为累加树(递归)
mrjieke6的博客
09-02 276
树的根节点，该树的节点值各不相同，请你将其转换为累加树（Greater Sum Tree），使每个节点。的新值等于原树中大于或等于。
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二叉树：669. 修剪二叉搜索树、108.将有序数组转换为二叉搜索树、538.把二叉搜索树转换为累加树、二叉树总结。
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背包空出物品i的容量后，背包容量为j - weight[i]，dp[i][j - weight[i]] 为背包容量为j - weight[i]且不放物品i的最大价值，那么dp[i][j - weight[i]] + value[i] （物品i的价值），就是背包放物品i得到的最大价值。（注意，完全背包二维dp数组 和 01背包二维dp数组 递推公式的区别，01背包中是。请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。：背包容量为j，里面不放物品i的最大价值是dp[i - 1][j]。需要 n 阶你才能到达楼顶。
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