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Leetcod面试经典150题刷题记录-系列
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Leetcod面试经典150题刷题记录——二叉搜索树篇

遇到二叉搜索树(BST)的题目，一旦用了sort()直接挂掉面试，切记！

二叉搜索树性质

二叉搜索树的性质满足：
(1)左节点 > root > 右节点 (局部性质)
(2)左子树所有节点 > root > 右子树所有节点 (全局性质，该性质包括局部性质，所以更重要)
相当部分程序员写起上面的局部性质很容易，写全局性质的判断就容易犯病，不瞒你说，我也是。

1. 二叉搜索树的最小绝对差

题目链接：二叉搜索树的最小绝对差 - leetcode
题目描述：
给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。差值是一个正数，其数值等于两值之差的绝对值。
题目归纳：

解题思路：
解法： 验证二叉搜索树 - leetcode官方题解

脏乱差版本

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right# 返回二叉搜索树中，任意两个不同节点值之间的最小差值
# 性质
# (1)二叉搜索树。题目既然说了，那么肯定要用到该性质
# (2)任意两个不同节点值，强调了任意两个不同节点。但是既然是二叉搜索树了，拿右子树中的节点 - 左子树中的节点肯定不会是答案，所以这里的任意其实是带引号的"任意"，不是绝对的"任意"，是可以忽略一些情况的"任意"# 以root节点为例，要查找的目标点一定是下面两种情况
# (1)左树的最右节点 = 左树的最大节点 = 中序遍历的前驱pre节点
# (2)右树的最左节点 = 右树的最大节点 = 中序遍历的后继post节点
# 最后递归搜索
class Solution:def getMinDistance(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:if not root: return 0# (1)查找左树的最'右'节点 = 左树的最大节点LR = root.leftwhile LR and (LR.left or LR.right):# 有右边找右边，没右边找左边再找右边if LR.right:LR = LR.rightelse:break# (2)查找右树的最'左'节点 = 右树的最大节点RL = root.rightwhile RL and (RL.left or RL.right):if RL.left:RL = RL.leftelse:breakleft_result = 1e9if LR:            left_result = abs(root.val-LR.val)right_result = 1e9if RL:            right_result = abs(root.val-RL.val)return min(left_result, right_result)def getMinimumDifference(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:result = 1e9# 逐个遍历queue = deque([root])while queue:size = len(queue)for i in range(size):node = queue.popleft() if node.left: queue.append(node.left)if node.right: queue.append(node.right)dis = self.getMinDistance(node)result = min(result, dis)return result

优雅版本

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def __init__(self):self.result = float('inf')self.pre = Nonedef traversal(self, cur):if cur is None:return Noneself.traversal(cur.left)  # 左if self.pre:  # 中self.result = min(self.result, cur.val - self.pre.val)self.pre = cur  # 记录前一个self.traversal(cur.right)  # 右def getMinimumDifference(self, root):self.traversal(root)return self.result

2. 二叉搜索树中第K小的元素

题目链接：二叉搜索树中第K小的元素 - leetcode
题目描述：
给定一个二叉搜索树的根节点 root ，和一个整数 k ，请你设计一个算法查找其中第 k 个最小元素（从 1 开始计数）。
题目归纳：
中序遍历BST成有序数组，然后再找到这个有序数组的第k个元素？NoNoNo。掌握递归转换成迭代的关键思想，即将"函数调用栈"明写在代码里。

解题思路：
解法： 二叉搜索树中第K小的元素 - leetcode官方题解
中序遍历的迭代写法，注意，非递归！

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right# 这道题掌握两个知识点
# (1)中序遍历的迭代写法。即将函数调用栈明示出来，因为函数调用栈也是个栈，所有的递归写法都是可以转换为迭代版写法的，手动模拟函数调用栈即可。
# (2)二叉搜索树的中序遍历是有序的。class Solution:def kthSmallest(self, root: Optional[TreeNode], k: int) -> int:# 中序遍历，迭代版而非递归stack = []while root or stack:# 相当于递归版写法的左子树遍历while root: # 压栈方向是单一的，沿着二叉树的右上角->左下角方向压栈stack.append(root)root = root.leftroot = stack.pop() # 遇到空就出栈# if root: print(root.val)k -= 1if k == 0:return root.valroot = root.right

3. 验证二叉搜索树

题目链接：验证二叉搜索树 - leetcode
题目描述：
给定一个二叉树的 根节点 root，想象自己站在它的右侧，按照从顶部到底部的顺序，返回从右侧所能看到的节点值。
题目归纳：
右视图 = 右边的侧视图

解题思路：
解法： 验证二叉搜索树 - leetcode官方题解
(1) 从左到右层序遍历。记录层序遍历的最后一个node，即为右视图看到的第一个node。

经典错误(从局部性质推断全局性质)

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:# 这是一道21年的408考研真题，空节点和叶节点都是二叉搜索树# 注意下面的写法是错误的，原因在于只判断了局部的性质，而忽略了全局的性质if not root: return Trueif not root.left and not root.right: return True# (1)这个时候root肯定存在，左树或许存在，结合root与左树根节点，判断是不是二叉搜索树if root and root.left and root.left.val < root.val:return self.isValidBST(root.left)else:return False# (2)这个时候root肯定存在，右树或许存在，结合root与右树根节点，判断是不是二叉搜索树if root and root.right and root.val < root.right.val:return self.isValidBST(root.right)else:return False

利用第1题的代码(有pre指针的那段)

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def __init__(self):self.pre = Nonedef isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:if not root:return Trueleft = self.isValidBST(root.left)if self.pre and self.pre.val >= root.val: # __比第1题加了这个判断__return Falseself.pre = root # 要遍历root.right了，这个时候记录pre节点right = self.isValidBST(root.right)return left and right # 两边都要是BST树