day22打卡

本文详细介绍了在二叉搜索树中实现最近公共祖先、插入和删除操作的递归与迭代方法,分析了各自的时间复杂度和空间复杂度。

day22打卡

235. 二叉搜索树的最近公共祖先

  • 递归法
  • 时间复杂度:O(N),空间复杂度:O(N)
class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if(root->val > p->val && root->val > q->val)
        {
            TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
            return left;
        }
        else if(root->val < p->val && root->val < q->val)
        {
            TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);
            return right;
        }
        else 
            return root;
    }
};
  • 迭代法
  • 时间复杂度:O(N),空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        while(root)
        {
            if(root->val > p->val && root->val > q->val)
            {
                root = root->left;
            }
            else if(root->val < p->val && root->val < q->val)
            {
                root = root->right;
            }
            else 
                return root;
        }
        return NULL;
    }
};

701. 二叉搜索树中的插入操作

  • 递归法
  • 时间复杂度:O(N),空间复杂度:O(N)
class Solution {
public:
    TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val) {
        dfs(root, val);
        return root;
    }
    TreeNode* dfs(TreeNode* root, int val)
    {
        if(root == nullptr)
        {
            root = new TreeNode(val);
            return root;
        }
        if(root->val > val) root->left = dfs(root->left, val);
        if(root->val < val) root->right = dfs(root->right, val);
        return root;
    }
};
  • 迭代法
  • 时间复杂度:O(N),空间复杂度:O(N)
class Solution {
public:
    TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val) {
        if(root == nullptr) 
        {
            root = new TreeNode(val);
            return root;
        }
        TreeNode* cur = root;
        TreeNode* pre = nullptr;//记录前一个节点
        //找到插入位置
        while(cur)
        {
            pre = cur;
            if(cur->val > val) cur = cur->left;
            else cur = cur->right;
        }
        //判断插入左子树还是右子树
        if(val > pre->val) pre->right = new TreeNode(val);
        else pre->left = new TreeNode(val);
        return root;
    }
};

450. 删除二叉搜索树中的节点

  • 递归法
  • 时间复杂度:O(N),空间复杂度:O(N)
class Solution {
public:
    TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key) {
        if (root == nullptr) return root; // 第一种情况:没找到删除的节点,遍历到空节点直接返回了
        if (root->val == key) {
            // 第二种情况:左右孩子都为空(叶子节点),直接删除节点, 返回NULL为根节点
            if (root->left == nullptr && root->right == nullptr) {
                ///! 内存释放
                delete root;
                return nullptr;
            }
            // 第三种情况:其左孩子为空,右孩子不为空,删除节点,右孩子补位 ,返回右孩子为根节点
            else if (root->left == nullptr) {
                auto retNode = root->right;
                ///! 内存释放
                delete root;
                return retNode;
            }
            // 第四种情况:其右孩子为空,左孩子不为空,删除节点,左孩子补位,返回左孩子为根节点
            else if (root->right == nullptr) {
                auto retNode = root->left;
                ///! 内存释放
                delete root;
                return retNode;
            }
            // 第五种情况:左右孩子节点都不为空,则将删除节点的左子树放到删除节点的右子树的最左面节点的左孩子的位置
            // 并返回删除节点右孩子为新的根节点。
            else {
                TreeNode* cur = root->right; // 找右子树最左面的节点
                while(cur->left != nullptr) {
                    cur = cur->left;
                }
                cur->left = root->left; // 把要删除的节点(root)左子树放在cur的左孩子的位置
                TreeNode* tmp = root;   // 把root节点保存一下,下面来删除
                root = root->right;     // 返回旧root的右孩子作为新root
                delete tmp;             // 释放节点内存
                return root;
            }
        }
        if (root->val > key) root->left = deleteNode(root->left, key);
        if (root->val < key) root->right = deleteNode(root->right, key);
        return root;
    }
};
  • 迭代法
  • 时间复杂度:O(N),空间复杂度:O(1)
class Solution {
private:
    // 将目标节点(删除节点)的左子树放到 目标节点的右子树的最左面节点的左孩子位置上
    // 并返回目标节点右孩子为新的根节点
    TreeNode* deleteOneNode(TreeNode* target) {
        if (target == nullptr) return target;
        if (target->right == nullptr) return target->left;
        TreeNode* cur = target->right;
        while (cur->left) {
            cur = cur->left;
        }
        cur->left = target->left;
        return target->right;
    }
public:
    TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key) {
        if (root == nullptr) return root;
        TreeNode* cur = root;
        TreeNode* pre = nullptr; // 记录cur的父节点,用来删除cur
        while (cur) {
            if (cur->val == key) break;
            pre = cur;
            if (cur->val > key) cur = cur->left;
            else cur = cur->right;
        }
        if (pre == nullptr) { // 如果搜索树只有头结点
            return deleteOneNode(cur);
        }
        // pre 要知道是删左孩子还是右孩子
        if (pre->left && pre->left->val == key) {
            pre->left = deleteOneNode(cur);
        }
        if (pre->right && pre->right->val == key) {
            pre->right = deleteOneNode(cur);
        }
        return root;
    }
};
<think>好的,我现在需要帮助用户找到SQL每日练习的第7天相关内容。用户之前提到他们想参与每日SQL练习,现在在寻找Day 7的习题或内容。我需要根据用户提供的引用内容来辅助回答,但看起来引用中的内容可能不直接相关,不过还是需要尽量参考。 首先,查看用户提供的引用内容。引用[1]提到使用SQL Developer进行数据库对象浏览、运行SQL语句和脚本,编辑调试PL/SQL,以及运行报告。这可能与练习中的实际操作有关,比如使用SQL Developer进行练习。引用[2]强调了主键和外键的重要性,以及连接表时的注意事项。这可能提示Day 7的练习可能涉及表连接、主外键的使用,或者数据结构的操作。引用[3]关于算法改进和数据处理,可能间接相关,但可能不是直接针对SQL练习的内容。 接下来,我需要生成Day 7的SQL练习题。通常,SQL的学习路径会从基础查询逐渐过渡到更复杂的操作,比如连接、聚合函数、子查询等。假设Day 7可能涉及JOIN操作,因为引用[2]提到了主键和外键在连接表时的作用。因此,设计一个涉及多表连接的题目比较合理。 题目示例可以是关于订单和客户表,要求用户编写查询来获取特定信息,如每个客户的订单总数。这需要用到INNER JOIN和GROUP BY,还可能涉及聚合函数COUNT。这样的练习能帮助用户掌握表连接和分组统计。 然后,相关问题需要围绕这个练习展开。可能的问题包括优化JOIN查询性能的方法,这可能涉及到索引的使用,而引用[2]中提到的主键自动创建索引,因此可以提到主键索引的作用。另一个问题可以是处理没有订单的客户,这需要用到LEFT JOIN,进一步扩展用户的JOIN知识。第三个问题可能涉及性能分析,比如EXPLAIN PLAN的使用,引用[1]提到的SQL Developer工具可以用来运行和调试SQL语句,这里可以建议使用工具分析查询计划。 需要确保回答的结构清晰,分步骤解释题目和解答,同时引用相关引用内容。例如,在讨论主键和索引优化时,引用[2]的内容可以作为支持。在提到使用SQL Developer进行查询分析时,引用[1]的内容适用。 最后,验证回答是否符合用户的要求:使用正确的中文,LaTeX格式正确,生成相关问题,并正确引用参考资料。确保没有使用任何markdown格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个回答中可能不需要公式,所以主要注意代码块和引用标识。</think>根据您的要求,以下是SQL每日练习第7天的模拟习题,结合数据表连接和主外键应用场景(参考引用[2]中关于主键与表连接的说明): ### SQL Daily Practice Day 7 **题目:订单分析系统** 现有两个数据表: ```sql CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, -- 主键定义参考[^2] name VARCHAR(50), city VARCHAR(50) ); CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE, amount DECIMAL(10,2), FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) ); ``` **任务1** 编写查询显示每个客户的订单总数,包含以下列: `客户名称 | 所在城市 | 订单数量` **解答示例**: ```sql SELECT c.name AS 客户名称, c.city AS 所在城市, COUNT(o.order_id) AS 订单数量 FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id GROUP BY c.customer_id, c.name, c.city; ``` **知识点说明**: 1. 使用`LEFT JOIN`确保没有订单的客户也会显示 2. 通过主键`customer_id`进行表连接(主外键关系如引用[2]所述) 3. 聚合函数与分组配合使用
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