LeetCode-98 验证二叉搜索树
💬 描述
给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 假设一个二叉搜索树具有如下特征:
- 节点的左子树只包含小于当前节点的数。
- 节点的右子树只包含大于当前节点的数。
- 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。
示例 1:
输入:
2
/ \
1 3
输出: true
示例 2:
输入:
5
/ \
1 4
/ \
3 6
输出: false
解释: 输入为: [5,1,4,null,null,3,6]。
根节点的值为 5 ,但是其右子节点值为 4 。
📋 代码1- 递归
由题目给出的信息我们可以知道:如果该二叉树的左子树不为空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值; 若它的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值;它的左右子树也为二叉搜索树。 我们可以使用递归函数help(root, lower, upper) 来递归判断,函数表示考虑以 root 为根的子树,判断子树中所有节点的值是否都在 (l,r)(l,r) 的范围内(注意是开区间)。如果 root 节点的值 val 不在 (l,r)(l,r) 的范围内说明不满足条件直接返回,否则我们要继续递归调用检查它的左右子树是否满足,如果都满足才说明这是一棵二叉搜索树。 根据二叉搜索树的性质,在递归调用左子树时,我们需要把上界 upper 改为 root.val,即调用 help(root.left, lower, root.val),因为左子树里所有节点的值均小于它的根节点的值。同理递归调用右子树时,我们需要把下界 lower 改为 root.val,即调用 help(root.right, root.val, upper)。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public boolean helper(TreeNode node, Integer lower, Integer upper) {
if (node == null) return true;
int val = node.val;
if (lower != null && val <= lower) return false;
if (upper != null && val >= upper) return false;
if (! helper(node.right, val, upper)) return false;
if (! helper(node.left, lower, val)) return false;
return true;
}
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
return helper(root, null, null);
}
}
复杂度: 时间复杂度 : O(n),其中 n 为二叉树的节点个数。在递归调用的时候二叉树的每个节点最多被访问一次,因此时间复杂度为 O(n)。 空间复杂度 : O(n),其中 n 为二叉树的节点个数。递归函数在递归过程中需要为每一层递归函数分配栈空间,所以这里需要额外的空间且该空间取决于递归的深度,即二叉树的高度。最坏情况下二叉树为一条链,树的高度为 n ,递归最深达到 n 层,故最坏情况下空间复杂度为 O(n)。
📋 代码2- 中序遍历
class Solution {
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
Stack<TreeNode> stack = new Stack();
double inorder = - Double.MAX_VALUE;
while (!stack.isEmpty() || root != null) {
while (root != null) {
stack.push(root);
root = root.left;
}
root = stack.pop();
// 如果中序遍历得到的节点的值小于等于前一个 inorder,说明不是二叉搜索树
if (root.val <= inorder) return false;
inorder = root.val;
root = root.right;
}
return true;
}
}
复杂度: 时间复杂度 : O(n),其中 n 为二叉树的节点个数。二叉树的每个节点最多被访问一次,因此时间复杂度为 O(n)。 空间复杂度 : O(n),其中 n 为二叉树的节点个数。栈最多存储 n 个节点,因此需要额外的 O(n) 的空间。
💡 思路
见上方注释。
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