代码随想录-Day20

654. 最大二叉树

给定一个不重复的整数数组 nums 。最大二叉树可以用下面的算法从 nums 递归地构建:

创建一个根节点，其值为 nums 中的最大值。
递归地在最大值左边的子数组前缀上构建左子树。
递归地在最大值右边的子数组后缀上构建右子树。
返回 nums 构建的最大二叉树。
在这里插入图片描述

方法一：递归

class Solution {public TreeNode constructMaximumBinaryTree(int[] nums) {return construct(nums, 0, nums.length - 1);}public TreeNode construct(int[] nums, int left, int right) {if (left > right) {return null;}int best = left;for (int i = left + 1; i <= right; ++i) {if (nums[i] > nums[best]) {best = i;}}TreeNode node = new TreeNode(nums[best]);node.left = construct(nums, left, best - 1);node.right = construct(nums, best + 1, right);return node;}
}

这段代码定义了一个名为 Solution 的类，其中有两个方法用于构建一棵最大二叉树。最大二叉树的定义是：树中的每个节点都是对应输入数组中从该节点所在位置开始往后的子数组中的最大值。以下是代码的详细解释：

public TreeNode constructMaximumBinaryTree(int[] nums) 是主要接口，接收一个整型数组 nums，并返回根据该数组构建的最大二叉树的根节点。它通过调用重载的 construct 方法来实现这个功能，初始化传入整个数组的起始下标 0 和结束下标 nums.length - 1。
public TreeNode construct(int[] nums, int left, int right) 是一个递归方法，用于根据输入数组 nums 从索引 left 到 right 的子数组构建最大二叉树。
- 首先，检查边界条件，如果 left > right，表示当前子数组为空，没有节点可构建，返回 null。
- 然后，在 left 到 right 的范围内找到最大值的索引 best。初始化时假设 best 为 left，通过遍历该范围内的元素，如果发现更大的值，则更新 best。
- 创建一个新的 TreeNode，其值为 nums[best]，即当前子数组中的最大值。
- 递归调用 construct 方法构建左子树，参数为 left 和 best - 1，意在构建以当前最大值左侧子数组为基础的最大二叉树。
- 同样递归调用构建右子树，参数为 best + 1 和 right，构建以当前最大值右侧子数组为基础的最大二叉树。
- 最后，返回当前节点，完成以 nums[best] 为根节点的子树构建。

通过这样的递归过程，代码能够高效地遍历整个数组，构建出整棵最大二叉树。这种方法充分利用了分治思想，每次递归调用都确保了以当前区间的最大值为根节点，从而保证了构建出的二叉树满足题目要求。

方法二：单调栈

class Solution {public TreeNode constructMaximumBinaryTree(int[] nums) {int n = nums.length;Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<Integer>();int[] left = new int[n];int[] right = new int[n];Arrays.fill(left, -1);Arrays.fill(right, -1);TreeNode[] tree = new TreeNode[n];for (int i = 0; i < n; ++i) {tree[i] = new TreeNode(nums[i]);while (!stack.isEmpty() && nums[i] > nums[stack.peek()]) {right[stack.pop()] = i;}if (!stack.isEmpty()) {left[i] = stack.peek();}stack.push(i);}TreeNode root = null;for (int i = 0; i < n; ++i) {if (left[i] == -1 && right[i] == -1) {root = tree[i];} else if (right[i] == -1 || (left[i] != -1 && nums[left[i]] < nums[right[i]])) {tree[left[i]].right = tree[i];} else {tree[right[i]].left = tree[i];}}return root;}
}

这段代码实现了一个名为 Solution 的类，其中的 constructMaximumBinaryTree 方法接收一个整型数组 nums，并根据这个数组构建一棵最大二叉树。最大二叉树的特性是每个节点都是其子树（包括该节点）中最大值的节点。与之前递归的解法不同，这段代码采用了单调栈和两次遍历的方法来构造这棵树。

代码逻辑步骤如下：

初始化变量和数据结构：
- n 为数组 nums 的长度。
- stack 是一个单调递减的整数栈，用于存放数组下标，保证栈顶元素对应的 nums 值是栈中已处理元素中的最大值。
- left 和 right 数组分别记录每个元素在最大二叉树中的左孩子和右孩子的索引，初始化为 -1。
- tree 数组用于存储根据 nums 创建的 TreeNode 对象。
第一次遍历：
- 遍历 nums 数组，创建每个节点并压入栈中。同时，根据栈的状态更新每个节点的左右孩子索引（在 left 和 right 数组中记录）。
- 当遇到一个比栈顶元素值更大的数时，说明栈顶元素右边的节点已经找到，更新相应索引，并将栈顶元素出栈，直到栈为空或遇到比当前元素小的值。这保证了栈中元素按照最大二叉树的右边界逆序排列。
构建最大二叉树：
- 根据 left 和 right 数组以及栈中元素的关系，第二次遍历数组，为每个节点分配左右子树。这里通过判断条件确定当前节点应作为其父节点的左子树还是右子树，最后找到根节点（其左右孩子索引均为 -1）。
返回根节点：构建完成后，返回 root，即整个最大二叉树的根节点。

这种方法避免了递归调用，利用栈和两次遍历数组的方式，实现了从给定数组直接构建最大二叉树的功能，时间复杂度为 O(n)，空间复杂度也为 O(n)。

617. 合并二叉树

在这里插入图片描述

方法一：深度优先搜索

class Solution {public TreeNode mergeTrees(TreeNode t1, TreeNode t2) {if (t1 == null) {return t2;}if (t2 == null) {return t1;}TreeNode merged = new TreeNode(t1.val + t2.val);merged.left = mergeTrees(t1.left, t2.left);merged.right = mergeTrees(t1.right, t2.right);return merged;}
}

这段代码定义了一个名为 Solution 的类，其中包含一个方法 mergeTrees，用于合并两棵二叉树 t1 和 t2。合并规则是：如果两个节点重叠，那么它们的值相加作为新节点的值；非空节点与空节点相遇时，非空节点将被保留。该方法递归地实现了这一过程，具体步骤如下：

基本情况检查：
- 首先，如果 t1 为空，直接返回 t2，表示当前子树以 t2 为准。
- 如果 t2 为空，直接返回 t1，表示当前子树以 t1 为准。
创建合并节点：
- 如果两个节点都不为空，创建一个新的 TreeNode，其值为 t1.val + t2.val，这表示合并了两个节点的值。
递归合并子树：
- 对于新节点的左子树，递归调用 mergeTrees(t1.left, t2.left)，将 t1 和 t2 的左子树合并，并将结果赋给新节点的左子指针。
- 对于新节点的右子树，递归调用 mergeTrees(t1.right, t2.right)，将 t1 和 t2 的右子树合并，并将结果赋给新节点的右子指针。
返回合并后的节点：
- 最终，返回新创建的合并节点，这样就完成了从当前节点开始的整个子树的合并。

通过这样的递归处理，整棵树被自顶向下地合并，直至所有节点都被正确处理，最终返回合并后树的根节点。这种方法简洁而高效，适合解决这类二叉树合并的问题。

方法二：广度优先搜索

class Solution {public TreeNode mergeTrees(TreeNode t1, TreeNode t2) {if (t1 == null) {return t2;}if (t2 == null) {return t1;}TreeNode merged = new TreeNode(t1.val + t2.val);Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();Queue<TreeNode> queue1 = new LinkedList<TreeNode>();Queue<TreeNode> queue2 = new LinkedList<TreeNode>();queue.offer(merged);queue1.offer(t1);queue2.offer(t2);while (!queue1.isEmpty() && !queue2.isEmpty()) {TreeNode node = queue.poll(), node1 = queue1.poll(), node2 = queue2.poll();TreeNode left1 = node1.left, left2 = node2.left, right1 = node1.right, right2 = node2.right;if (left1 != null || left2 != null) {if (left1 != null && left2 != null) {TreeNode left = new TreeNode(left1.val + left2.val);node.left = left;queue.offer(left);queue1.offer(left1);queue2.offer(left2);} else if (left1 != null) {node.left = left1;} else if (left2 != null) {node.left = left2;}}if (right1 != null || right2 != null) {if (right1 != null && right2 != null) {TreeNode right = new TreeNode(right1.val + right2.val);node.right = right;queue.offer(right);queue1.offer(right1);queue2.offer(right2);} else if (right1 != null) {node.right = right1;} else {node.right = right2;}}}return merged;}
}

这段代码同样定义了一个名为 Solution 的类，其中的 mergeTrees 方法用于合并两棵二叉树 t1 和 t2，但与之前的递归解法不同，这里采用的是广度优先搜索（BFS）的方法。具体步骤如下：

基本情况检查：
- 首先检查 t1 和 t2 是否为空，与之前一样，如果一方为空，则直接返回另一方。
初始化合并后的树：
- 创建一个新的树节点 merged，其值为 t1.val + t2.val。
初始化队列：
- 定义三个队列，分别用于存储当前层待处理的合并后节点、t1 的节点和 t2 的节点。初始时，将 merged 及其对应的 t1 和 t2 根节点分别加入各自的队列。
广度优先遍历并合并：
- 使用 while 循环处理队列，直到 queue1 和 queue2 都为空。
- 每次循环，从队列中弹出当前层的 merged 节点、t1 的节点和 t2 的节点。
- 对于左子树和右子树，如果有任何一个非空，则创建或直接引用新的节点进行合并：
  - 若 t1 和 t2 的子节点都非空，则创建新节点，值为两个子节点的值之和，然后将新节点分别加入合并后的树、queue1 和 queue2。
  - 若只有一个非空，则直接将非空的子节点挂接到合并后的树上。
返回合并后的树：
- 遍历完成后，返回最初的合并节点 merged，即合并后的二叉树的根节点。

这种方法通过层序遍历的方式合并两棵树，同样能有效地合并两棵二叉树，但相比于递归解法，它在处理大量树节点时可能会占用更多内存，因为需要同时维护多个队列来存储每层的节点。不过，它提供了一种迭代而非递归的视角来解决问题，增加了算法实现的多样性。

700. 二叉搜索树中的搜索

给定二叉搜索树（BST）的根节点 root 和一个整数值 val。

你需要在 BST 中找到节点值等于 val 的节点。返回以该节点为根的子树。如果节点不存在，则返回 null 。

方法一：递归

class Solution {public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {if (root == null) {return null;}if (val == root.val) {return root;}return searchBST(val < root.val ? root.left : root.right, val);}
}

这段代码定义了一个名为 Solution 的类，其中包含一个方法 searchBST。该方法在一个二叉搜索树（BST）中查找值为 val 的节点，并返回找到的节点。如果没有找到，则返回 null。方法使用了递归的方式来实现搜索逻辑。下面是详细的步骤解释：

基本情况检查：首先检查当前节点 root 是否为空。如果为空，说明树中没有找到值为 val 的节点，因此返回 null。
匹配节点值：接下来，比较当前节点 root 的值与其要查找的值 val。如果两者相等，即找到了目标节点，直接返回当前节点 root。
选择递归方向：如果当前节点的值不等于 val，则根据 BST 的性质（左子树所有节点的值小于根节点，右子树所有节点的值大于根节点），决定下一步搜索的方向：
- 如果 val 小于当前节点值 root.val，则向左子树 (root.left) 继续搜索。
- 如果 val 大于当前节点值 root.val，则向右子树 (root.right) 继续搜索。
这里使用了条件运算符（三元运算符）来简洁地表达这一选择逻辑。
递归调用：根据选择的方向，递归调用 searchBST 方法，并将搜索结果返回。由于每次递归调用都更接近目标值或最终确定目标不存在（当遇到空节点时），因此这个过程是逐步缩小搜索范围直至找到目标或遍历完可能的路径。

通过上述递归过程，该方法能够高效地在二叉搜索树中查找指定值的节点。

方法二：迭代

class Solution {public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {while (root != null) {if (val == root.val) {return root;}root = val < root.val ? root.left : root.right;}return null;}
}

这段代码同样定义了一个名为 Solution 的类，其中包含一个方法 searchBST，用于在一个二叉搜索树（BST）中查找值为 val 的节点。与之前的递归实现不同，这里采用的是迭代方法来遍历树并查找目标节点。下面是该方法的详细解释：

循环条件与初始化：使用一个 while 循环来遍历树，直到找到目标节点或遍历完整个树（即 root 变为 null）。
查找并返回匹配节点：在循环体内，首先检查当前节点 root 的值是否等于 val。如果相等，说明找到了目标节点，直接返回该节点。
决定遍历方向：如果当前节点的值不等于 val，根据二叉搜索树的性质选择遍历方向：
- 如果 val 小于当前节点值 root.val，则向左子树移动，即令 root = root.left。
- 如果 val 大于当前节点值 root.val，则向右子树移动，即令 root = root.right。
循环结束：如果循环结束时仍未找到匹配的节点（即 root 变为 null），则返回 null，表示树中不存在值为 val 的节点。

通过这样的迭代过程，该方法能够高效地在二叉搜索树中查找指定值的节点，且相比递归实现，它在某些情况下（尤其是树深度大时）可以减少调用栈的空间消耗。

98. 验证二叉搜索树

给你一个二叉树的根节点 root ，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。

有效二叉搜索树定义如下：

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。
在这里插入图片描述

方法一: 递归

class Solution {public boolean isValidBST(TreeNode root) {return isValidBST(root, Long.MIN_VALUE, Long.MAX_VALUE);}public boolean isValidBST(TreeNode node, long lower, long upper) {if (node == null) {return true;}if (node.val <= lower || node.val >= upper) {return false;}return isValidBST(node.left, lower, node.val) && isValidBST(node.right, node.val, upper);}
}

这段代码定义了一个名为 Solution 的类，其中包含一个公共方法 isValidBST 用于检查给定的二叉树是否是一棵有效的二叉搜索树（BST）。二叉搜索树的特性是对于任意节点，其左子树中所有节点的值都严格小于该节点的值，其右子树中所有节点的值都严格大于该节点的值。此外，还定义了一个重载的辅助方法 isValidBST，用于递归校验每个节点是否满足BST的条件，并且传递了当前节点值允许的最小值 lower 和最大值 upper 作为边界条件。

具体逻辑如下：

公共方法 isValidBST：这是用户调用的接口，接收树的根节点 root 作为参数。它通过调用重载的辅助方法 isValidBST 来进行实际的验证工作，初始化 lower 为 Long.MIN_VALUE（Java中的最小长整型值，确保任何合法节点值都大于它），upper 为 Long.MAX_VALUE（Java中的最大长整型值，确保任何合法节点值都小于它）。
辅助方法 isValidBST：
- 基本情况：如果当前节点 node 为空，说明已遍历到树的底部，返回 true 表示这一分支是有效的。
- 检查节点值：如果当前节点的值不在允许的范围内（即 node.val <= lower 或 node.val >= upper），说明违反了BST的规则，返回 false。
- 递归验证：对当前节点的左子树和右子树进行递归验证。左子树的每个节点值必须小于当前节点值，因此传递当前节点值作为下一次递归的上限 upper=node.val；右子树的每个节点值必须大于当前节点值，所以传递当前节点值作为下一次递归的下限 lower=node.val。只有当左右子树都满足BST条件时，整个树才被认为是有效的BST，因此这里使用逻辑与操作 && 连接两个递归调用的结果。

通过这样的递归策略，代码能够高效地遍历整个二叉树，同时在每个递归层级上检查节点值是否满足BST的定义，从而确定给定的二叉树是否是一个有效的二叉搜索树。

方法二：中序遍历

class Solution {public boolean isValidBST(TreeNode root) {Deque<TreeNode> stack = new LinkedList<TreeNode>();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;}
}

这段代码定义了一个名为 Solution 的类，其中包含一个公共方法 isValidBST，用于判断给定的二叉树是否为有效的二叉搜索树（BST）。与之前的递归解法不同，这里采用迭代方法，利用栈来实现中序遍历。下面是代码的详细解析：

初始化：声明一个 Deque（双端队列）stack 用于存放待访问的节点，以及一个 double 类型的变量 inorder 初始化为负无穷大，用于存储中序遍历过程中访问过的节点值（用于检查BST性质）。
迭代遍历：使用一个 while 循环，条件为栈非空或当前根节点 root 非空，确保遍历完整个二叉树。
- 左子树入栈：在循环内部，首先不断将当前节点 root 的左子节点压入栈中，直到没有左子节点，这步是为了确保每次处理的节点都是当前子树的最左节点，即中序遍历的顺序。
- 处理当前节点：当左子节点为空时，从栈顶弹出节点作为当前节点 root，并检查其值是否大于 inorder。如果不大于（即小于等于），说明违背了BST的性质（中序遍历下严格递增），直接返回 false。
- 更新 inorder：如果当前节点值符合BST性质，则更新 inorder 为当前节点值，准备与下一个节点比较。
- 转向右子树：最后，将当前节点更新为其右子节点，继续遍历。
遍历结束判断：当遍历完整个树（栈为空且当前 root 也为空）后，说明所有节点都满足BST的条件，返回 true。