代码随想录算法训练营Day26 | 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

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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

669. 修剪二叉搜索树

题目

669. 修剪二叉搜索树 - 力扣(LeetCode)

给你二叉搜索树的根节点 root ,同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树,使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 (即,如果没有被移除,原有的父代子代关系都应当保留)。 可以证明,存在 唯一的答案

所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。注意,根节点可能会根据给定的边界发生改变。

示例1:

在这里插入图片描述

输入:root = [1,0,2], low = 1, high = 2
输出:[1,null,2]

示例2:

在这里插入图片描述

输入:root = [3,0,4,null,2,null,null,1], low = 1, high = 3
输出:[3,2,null,1]

提示:

  • 树中节点数在范围 [1, 104]
  • 0 <= Node.val <= 104
  • 树中每个节点的值都是 唯一
  • 题目数据保证输入是一棵有效的二叉搜索树
  • 0 <= low <= high <= 104

思路

视频讲解:LeetCode:669. 修剪二叉搜索树

代码随想录:669.修剪二叉搜索树

注意点:并不是只要遇到一个不满足条件的节点就返回null,而是继续判断其孩子是否满足条件,如图:

669.修剪二叉搜索树

题解

独立题解(很多判断条件和步骤可以省去):

class Solution {
    public TreeNode trimBST(TreeNode root, int low, int high) {
        if (root == null)
            return null;
        if (root.val < low) {
            if (root.right == null)
                return null;
            if (root.right != null) {
                root = trimBST(root.right,low,high);
                return root;
            }
        }else if (root.val > high) {
            if (root.left == null)
                return null;
            if (root.left != null) {
                root = trimBST(root.left,low,high);
                return root;
            }
        }
        if (root!=null&&root.val >= low && root.val <= high) {
            root.left = trimBST(root.left, low, high);
            root.right = trimBST(root.right, low, high);
        }
        return root;
    }
}

优化后:

class Solution {
    public TreeNode trimBST(TreeNode root, int low, int high) {
        if (root == null)
            return null;
        if (root.val < low) {
            root = trimBST(root.right, low, high);
            return root;
        } else if (root.val > high) {
            root = trimBST(root.left, low, high);
            return root;
        }
        root.left = trimBST(root.left, low, high);
        root.right = trimBST(root.right, low, high);
        return root;
    }
}

108.将有序数组转换为二叉搜索树

题目

108. 将有序数组转换为二叉搜索树 - 力扣(LeetCode)

给你一个整数数组 nums ,其中元素已经按 升序 排列,请你将其转换为一棵 平衡 二叉搜索树。

示例1:

在这里插入图片描述

输入:nums = [-10,-3,0,5,9]
输出:[0,-3,9,-10,null,5]

解释:[0,-10,5,null,-3,null,9] 也将被视为正确答案:

在这里插入图片描述

示例2:

在这里插入图片描述

输入:nums = [1,3]
输出:[3,1]
解释:[1,null,3] 和 [3,1] 都是高度平衡二叉搜索树。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 104
  • -104 <= nums[i] <= 104
  • nums严格递增 顺序排列

思路

视频讲解:LeetCode:108.将有序数组转换为二叉搜索树

代码随想录:108.将有序数组转换为二叉搜索树

注意题目要求为平衡二叉树,递归过程中先创建根节点,再创建左子树和右子树,最后返回根节点。

题解

独立题解:

class Solution {
    public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {
        return sortedArrayToBST(nums, 0, nums.length - 1);
    }

    TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums, int start, int end) {
        if (start > end)
            return null;
        int index = (end + start) / 2;
        TreeNode root = new TreeNode(nums[index]);
        root.left = sortedArrayToBST(nums, start, index - 1);
        root.right = sortedArrayToBST(nums, index + 1, end);
        return root;
    }
}

538.把二叉搜索树转换为累加树

题目

538. 把二叉搜索树转换为累加树 - 力扣(LeetCode)

给出二叉 搜索 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 node 的新值等于原树中大于或等于 node.val 的值之和。

提醒一下,二叉搜索树满足下列约束条件:

  • 节点的左子树仅包含键 小于 节点键的节点。
  • 节点的右子树仅包含键 大于 节点键的节点。
  • 左右子树也必须是二叉搜索树。

示例1:

img

输入:[4,1,6,0,2,5,7,null,null,null,3,null,null,null,8]
输出:[30,36,21,36,35,26,15,null,null,null,33,null,null,null,8]

示例2:

输入:root = [0,null,1]
输出:[1,null,1]

示例3:

输入:root = [1,0,2]
输出:[3,3,2]

示例4:

输入:root = [3,2,4,1]
输出:[7,9,4,10]

提示:

  • 树中的节点数介于 0104 之间。
  • 每个节点的值介于 -104104 之间。
  • 树中的所有值 互不相同
  • 给定的树为二叉搜索树。

思路

代码随想录:538.把二叉搜索树转换为累加树

视频讲解:LeetCode:538.把二叉搜索树转换为累加树

按照右中左顺序遍历。

题解

独立题解:

class Solution {
    int sum = 0;
    public TreeNode convertBST(TreeNode root) {
        if(root==null)
            return null;
        convertBST(root.right);
        sum+=root.val;
        root.val = sum;
        convertBST(root.left);
        return root;
    }
}
### 代码随想录算法训练营 Day20 学习内容与作业 #### 动态规划专题深入探讨 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法[^1]。 #### 主要学习内容 - **背包问题系列** - 背包问题是典型的动态规划应用场景之一。这类题目通常涉及给定容量的背包以及一系列具有不同价值和重量的物品,目标是在不超过总容量的情况下最大化所选物品的价值。 - **状态转移方程构建技巧** - 构建合适的状态转移方程对于解决动态规划问题是至关重要的。这涉及到定义好dp数组(或表格),并找到从前一个状态到下一个状态之间的关系表达式[^2]。 - **优化空间复杂度方法** - 对于某些特定类型的DP问题,可以采用滚动数组等方式来减少所需的空间开销,从而提高程序效率[^3]。 #### 实战练习题解析 ##### 题目:零钱兑换 (Coin Change) 描述:给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 `-1`。 解决方案: ```python def coinChange(coins, amount): dp = [float('inf')] * (amount + 1) dp[0] = 0 for i in range(1, amount + 1): for coin in coins: if i >= coin and dp[i - coin] != float('inf'): dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1 ``` 此段代码实现了基于自底向上的迭代方式解决问题,其中 `dp[i]` 表示达到金额 `i` 所需最小数量的硬币数目[^4]。 ##### 题目:完全平方数 (Perfect Squares) 描述:给出正整数 n ,找出若干个不同的 完全平方数 (比如 1, 4, 9 ...)使得它们的和等于n 。问至少需要几个这样的完全平方数? 解答思路同上一题类似,只是这里的“硬币”变成了各个可能的完全平方数值。 ```python import math def numSquares(n): square_nums = set([i*i for i in range(int(math.sqrt(n))+1)]) dp = [float('inf')] *(n+1) dp[0] = 0 for i in range(1,n+1): for sq in square_nums: if i>=sq: dp[i]=min(dp[i],dp[i-sq]+1); return dp[n]; ``` 这段代码同样运用了动态规划的思想去寻找最优解路径,并利用集合存储所有小于等于输入值的最大平方根内的平方数作为候选集[^5]。
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