二叉搜索树的后序遍历序列

本文介绍了一种通过后序遍历序列验证给定序列是否为二叉搜索树的有效方法。首先,确定序列的最后一个元素为根节点。然后,将序列分为左子树和右子树部分,确保左子树所有节点小于根节点,右子树所有节点大于根节点。通过递归地应用此逻辑,可以验证整个序列是否符合二叉搜索树的性质。

因为是后序遍历,所以序列最后一个是二叉树的根节点。利用左<根<右。

 

在后序遍历序列中,最后一个数字是树的根节点的值。数组中前面的数字可以分为两部分:第一部分是左子树节点的值,它们都比根节点的值小;第二部分是右子树节点的值,它们都比根节点的值大。

所以先取数组中最后一个数,作为根节点。然后从数组开始计数比根节点小的数,并将这些记作左子树,然后判断后序的树是否比根节点大,如果有点不满足,则跳出,并判断为不成立。全满足的话,依次对左子树和右子树递归判断。
 

public class Solution {
    public boolean VerifySquenceOfBST(int [] sequence) {
        if(sequence.length==0)
            return false;
        if(sequence.length==1)
            return true;
        return ju(sequence, 0, sequence.length-1);
         
    }
     
    public boolean ju(int[] a,int star,int root){
        if(star>=root)
            return true;
        int i = root;
        //从后面开始找
        while(i>star&&a[i-1]>a[root])
            i--;//找到比根小的坐标
        //从前面开始找 star到i-1应该比根小
        for(int j = star;j<i-1;j++)
            if(a[j]>a[root])
                return false;;
        return ju(a,star,i-1)&&ju(a, i, root-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`类来表示二叉树节点,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树遍历的POJ题目及其可能的解法思路[^4]: 1. **POJ 1240 - All in All** 题目要求根据给定的前序和后序遍历结果,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,结合二叉树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和等于特定值`k`。可以通过递归或迭代的方式实现路径求和逻辑。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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