Leetcode - Unique Binary Search Trees

最新推荐文章于 2021-09-21 20:47:47 发布

原创最新推荐文章于 2021-09-21 20:47:47 发布 · 128 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Dynamic Programming

Dynamic Programming 同时被 2 个专栏收录

34 篇文章

订阅专栏

Tree

14 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种使用动态规划方法计算给定整数n时，所有可能的独特二叉搜索树的数量。通过两种不同的方法实现了该计算过程，并提供了详细的代码示例。

[题目]

Given n, how many structurally unique BST's (binary search trees) that store values 1...n?

For example,
Given n = 3, there are a total of 5 unique BST's.

[分析] n个节点的BST的结构数等于从1到n依次为root节点对应的BST个数，记录中间结果避免重复计算。

public class Solution {

   // Method 2
   //dp[i] : number of unique BSTs which store value [1,i]
    public int numTrees(int n) {
        if (n <= 0)
            return 0;
        int[] dp = new int[n + 1];
        dp[0] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= i; j++) // select j as root
                dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
        }
        return dp[n];
    }
 
    // Method 1
    public int numTrees(int n) {
        if (n <= 0)
            return 0;
        int[] dp = new int[n + 1];
        dp[0] = 1;
        dp[1] = 1;
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            int mid = (i - 1) / 2;
            for (int j = 0; j <= mid; j++)
                dp[i] += 2 * dp[j] * dp[i - 1 - j];//编码过程中i-1-j写成n-1-j，调试了好一会
            if (i % 2 == 1)
                dp[i] -= dp[mid] * dp[mid];
        }
        return dp[n];
    }
}