二叉搜索树的后序遍历序列

二叉搜索树后序遍历验证
本文介绍了一种算法,用于判断给定数组是否为二叉搜索树的后序遍历序列。通过递归地查找左子树和右子树的边界,确保每个子树都符合二叉搜索树的定义。
题目

剑指offer 二叉搜索树的后序遍历序列
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。如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。

总结

找出第一个大于根的节点,然后后面的节点都是小于根的,如此递归判断。

class Solution {
    public boolean VerifySquenceOfBST(int [] sequence) {
        int len = sequence.length;

        if (len == 0) {
            return false;
        }

        if (len == 1) {
            return true;
        }

        return verifySubOfBST(sequence, 0, len-1);

    }

    public boolean verifySubOfBST(int [] sequence, int start, int end) {
        // 注意此处是“>=”,否则会溢出
        if (start >= end) {
            return true;
        }

        int i;
        for (i = start; i < end; i++) {
            if (sequence[i] > sequence[end])
                break;
        }
        // i后面的应该比end要大
        for (int j = i; j < end; j++) {
            if (sequence[j] < sequence[end]) {
                return false;
            }
        }

        return verifySubOfBST(sequence, start, i-1) && verifySubOfBST(sequence, i, end-1);
    }
}
### 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 -> 右子 -> 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 result += postorder_traversal(root.right) # 右子 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** 题目要求根据给定前序后序遍历结果,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,结合二叉的性质构造所有可能的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等于特定值`k`。可以通过递归或迭代的方式实现路径求逻辑。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)为O(n)。
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