python coding with ChatGPT 打卡第20天| 二叉搜索树:搜索、验证、最小绝对差、众数

相关推荐
python coding with ChatGPT 打卡第12天| 二叉树:理论基础
python coding with ChatGPT 打卡第13天| 二叉树的深度优先遍历
python coding with ChatGPT 打卡第14天| 二叉树的广度优先遍历
python coding with ChatGPT 打卡第15天| 二叉树:翻转二叉树、对称二叉树
python coding with ChatGPT 打卡第16天| 二叉树:完全二叉树、平衡二叉树、二叉树的所有路径、左叶子之和
python coding with ChatGPT 打卡第17天| 二叉树:找树左下角的值、路径总和
python coding with ChatGPT 打卡第18天| 二叉树:从中序与后序遍历序列构造二叉树、最大二叉树
python coding with ChatGPT 打卡第19天| 二叉树:合并二叉树

二叉搜索树中的搜索

Key Points

1.二叉搜索树是一个有序树:

- 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
- 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
- 它的左、右子树也分别为二叉搜索树

2.二叉搜索树的迭代
一提到二叉树遍历的迭代法,可能立刻想起使用栈来模拟深度遍历,使用队列来模拟广度遍历。

对于二叉搜索树可就不一样了,因为二叉搜索树的特殊性,也就是节点的有序性,可以不使用辅助栈或者队列就可以写出迭代法

对于一般二叉树,递归过程中还有回溯的过程,例如走一个左方向的分支走到头了,那么要调头,在走右分支。

对于二叉搜索树,不需要回溯的过程,因为节点的有序性就帮我们确定了搜索的方向

相关题目

700. 二叉搜索树中的搜索

视频讲解

这次搜索有方向了

重点分析

方法一:
递归法

def searchBST(root, val):if not root:return Noneif root.val > val:return searchBST(root.left, val)if root.val < val:return searchBST(root.right, val)return root

方法二:
迭代法

def searchBST(root, val):current = rootwhile current:if current.val > val:current = current.leftcontinueif current.val < val:current = current.rightcontinueelse:breakreturn current

验证二叉搜索树

Key Points

中序遍历下,输出的二叉搜索树节点的数值是升序序列。

相关题目

98. 验证二叉搜索树

视频讲解

你对二叉搜索树的了解还不够

重点分析

方法一:
不使用有序序列
在这里插入图片描述
我们可以定义一个辅助函数checkBST,它接收四个参数:当前节点node、minVal(当前节点值允许的最小值)、maxVal(当前节点值允许的最大值)、以及初始的根节点root。这个辅助函数将帮助我们递归地验证每个子树,同时保持跟踪允许的值的范围。

def checkBST(node, minVal, maxVal):if not node:return Trueif node.val <= minVal or node.val >= maxVal:return Falsereturn checkBST(node.left, minVal, node.val) and checkBST(node.right, node.val, maxVal)def isValidBST(root):return checkBST(root, float('-inf'), float('inf'))

这段代码使用了一个嵌套的辅助函数checkBST来递归地验证每个节点是否符合二叉搜索树的条件,它通过维护每个节点的值允许的最小值和最大值来实现。这种方法能够确保所有的左子树节点都小于它的父节点,并且所有的右子树节点都大于它的父节点,同时还考虑了所有祖先节点的约束条件。

方法二:
使用有序序列 + 双指针 递归法
在这里插入图片描述

class Solution:def __init__(self):self.pre = None  # 用来记录前一个节点def isValidBST(self, root):if root is None:return Trueleft = self.isValidBST(root.left)if self.pre is not None and self.pre.val >= root.val:return Falseself.pre = root  # 记录前一个节点right = self.isValidBST(root.right)return left and right

方法三:
使用有序序列 + 双指针 迭代法

在这里插入图片描述

def isValidBST(root):stack = []prev = Nonewhile stack or root:# 遍历到最左while root:stack.append(root)root = root.left# 访问节点root = stack.pop()# 检查当前节点是否大于前一个节点if prev and root.val <= prev.val:return Falseprev = root# 转向右子树root = root.rightreturn True

二叉搜索树的最小绝对差

Key Points

  1. 在升序数组中,任意两个相邻元素的差值最小
  2. 1)暴力法:先中序遍历得到升序数列,再遍历数组求最小差值;
    2)简化法:遍历的过程中使用双指针

相关题目

530. 二叉搜索树的最小绝对差

视频讲解

二叉搜索树中的双指针遍历

重点分析

方法一:
递归法

class Solution(object):def __init__(self):self.pre = None   self.diff = float('inf')  # 只使用一次,所以是全局变量def getMinimumDifference(self, root):self.in_traversal(root)return self.diffdef in_traversal(self, root):if not root:returnself.in_traversal(root.left)if self.pre:self.diff = min(root.val - self.pre.val, self.diff)self.pre = rootself.in_traversal(root.right)return

方法二:
迭代法 + 暴力

def getMinimumDifference(root):stack_record = []current = rootres = []while stack_record or current:while current:stack_record.append(current)current = current.leftcurrent = stack_record.pop()res.append(current.val)# 左中都处理完了,转向右current = current.righti = 0j = i+1diff = res[j] - res[i]while j < len(res):diff = min(res[j] - res[i], diff)i += 1j += 1return diff

注:LeetCode题目中说明节点至少为两个,所以使用双指针不用讨论数组长度

方法三:
迭代法+简化

def getMinimumDifference(root):stack_record = []current = rootdiff = float('inf')pre = Nonewhile stack_record or current:while current:stack_record.append(current)current = current.leftcurrent = stack_record.pop()if pre is None:   # if not pre 不行,警惕0的情况pre = current.valelse:diff = min(current.val-pre, diff)pre = current.valcurrent = current.rightreturn diff

二叉搜索树中的众数

Key Points

首先如果不是二叉搜索树的话,应该怎么解题,是二叉搜索树,又应该如何解题,两种方式做一个比较,可以加深大家对二叉树的理解。

  1. 如果不是二叉搜索树,最直观的方法一定是把这个树都遍历了,用map统计频率,把频率排个序,最后取前面高频的元素的集合。
  2. 对于二叉搜索树,遍历有序数组的元素出现频率,从头遍历,那么一定是相邻两个元素作比较,然后就把出现频率最高的元素输出就可以了。

相关题目

501. 二叉搜索树中的众数

视频讲解

双指针+代码技巧

重点分析

方法一:
暴力法 哈希表(迭代)

def findMode(root):res = []stack_record = []current = rootwhile stack_record or current:while current:stack_record.append(current)current = current.leftcurrent = stack_record.pop()res.append(current.val)current = current.rightrecord = {}for x in res:record[x] = record.get(x, 0) + 1record_sort = sorted(record.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)results = []max_val = record_sort[0][1]for x in record_sort:if x[1] == max_val:results.append(x[0])else:breakreturn results

方法二:
遍历两遍 双指针 (迭代法)

def findMode(root):res = []stack_record = []current = rootwhile stack_record or current:while current:stack_record.append(current)current = current.leftcurrent = stack_record.pop()res.append(current.val)current = current.rightpre = Nonecount = 0max_count = 0results = []for x in res:if pre is not None:if pre == x:count +=1else:count = 1else:count = 1pre = xif count == max_count:results.append(x)elif count > max_count:max_count = countresults = [x]return results

方法三:
遍历一遍 迭代法

def findMode(root):res = []pre = Nonemax_count = 0count = 0stack_record = []current = rootwhile stack_record or current:while current:stack_record.append(current)current = current.leftcurrent = stack_record.pop()if pre:if current.val == pre.val:count += 1else:count = 1else:count = 1pre = currentif count == max_count:res.append(current.val)elif count > max_count:max_count = countres = [current.val]current = current.rightreturn res

方法四:
遍历一遍 递归法

class Solution:def __init__(self):self.pre = Noneself.res = []self.max_count = 0self.count = 0def in_traversal(self, root):if not root:returnself.in_traversal(root.left)if self.pre:if root.val == self.pre.val:self.count += 1else:self.count = 1else:self.count = 1self.pre = rootif self.count == self.max_count:self.res.append(root.val)elif self.count > self.max_count:self.max_count = self.countself.res = [root.val]self.in_traversal(root.right)returndef findMode(self, root):self.in_traversal(root)return self.res

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/678479.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

(基于xml配置Aop)学习Spring的第十五天

一 . Spring Aop编程简介 再详细点 , 如下 二 . 基于xml配置Aop 解决proxy相关问题 解决问题开始用xml配置AOP 导入pom坐标 <dependency><groupId>org.aspectj</groupId><artifactId>aspectjweaver</artifactId><version>1.9.6</vers…

【算法】排序详解(快速排序,堆排序,归并排序,插入排序,希尔排序,选择排序,冒泡排序)

目录 排序的概念&#xff1a; 排序算法的实现&#xff1a; 插入排序&#xff1a; 希尔排序&#xff1a; 选择排序&#xff1a; 堆排序&#xff1a; 冒泡排序&#xff1a; 快速排序&#xff1a; 快速排序的基本框架&#xff1a; 1.Hoare法 2. 挖坑法 3.前后指针法 快…

linux系统下vscode portable版本的c++/Cmake环境搭建001

linux系统下vscode portable版本的Cmake环境搭建 vscode portable 安装安装基本工具安装 build-essential安装 CMake final script code安装插件CMake Tools & cmakeC/C Extension Pack Testsettings,jsonCMakeLists.txt调试和运行工具 CG 目的&#xff1a;希望在获得一个新…

DolphinScheduler-3.2.0 集群搭建

本篇文章主要记录DolphinScheduler-3.2.0 集群部署流程。 注&#xff1a;参考文档&#xff1a; DolphinScheduler-3.2.0生产集群高可用搭建_dophinscheduler3.2.0 使用说明-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次&#xff0c;点赞25次&#xff0c;收藏23次。DolphinScheduler-3.2.0生产…

svg基础(七)滤镜-feflood,feDisplacementMap 位置替换滤镜

1 feflood 此过滤器创建一个矩形&#xff0c;其中填充了指定的的颜色&#xff0c;应用了不透明度值。 1.1 语法 <feFlood x"" y"" width"" height"" flood-color"" flood-opacity""/>1.2 属性 x&#x…

【复现】泛微云桥 e-Bridge SQL注入漏洞_45

目录 一.概述 二 .漏洞影响 三.漏洞复现 1. 漏洞一&#xff1a; 四.修复建议&#xff1a; 五. 搜索语法&#xff1a; 六.免责声明 一.概述 泛微云桥&#xff08;e-Bridge&#xff09;是上海泛微公司在”互联网”的背景下研发的一款用于桥接互联网开放资源与企业信息化系…

MySQL数据库-索引概念及其数据结构、覆盖索引与回表查询关联、超大分页解决思路

索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构,主要用来提高检索的效率,降低数据库的IO成本(输入输出成本&#xff08;Input-Output Cost&#xff09;),同时通过索引对数据进行排序也能降低数据排序的成本,降低了CPU的消耗。 Mysql的默认存储引擎InnoDB&#xff0c;InnoDB采用的B树的…

专业135+总400+中国科学院大学859国科大信号与系统考研经验电子信息与通信,真题,大纲,参考书

今年考研专业课859信号与系统135&#xff0c;总分400上岸国科大&#xff0c;总结一下自己这一年的复习经验&#xff0c;希望对后面报考中科院大学的同学有所帮助。 专业课&#xff1a; 国科大不同研究所都是统一命题&#xff0c;859信号与系统的参考书目是郑君里的《信号与系…

2024-02-07(Sqoop,Flume)

1.Sqoop的增量导入 实际工作中&#xff0c;数据的导入很多时候只需要导入增量的数据&#xff0c;并不需要将表中的数据每次都全部导入到hive或者hdfs中&#xff0c;因为这样会造成数据重复问题。 增量导入就是仅导入新添加到表中的行的技术。 sqoop支持两种模式的增量导入&a…

板块一 Servlet编程:第一节 Servlet的实现与生命周期 来自【汤米尼克的JAVAEE全套教程专栏】

板块一 Servlet编程&#xff1a;第一节 Servlet的实现与生命周期 一、Servlet相关概念Serlvet的本质 二、中Web项目中实现Servlet规范&#xff08;1&#xff09;在普通的Java类中继承HttpServlet类&#xff08;2&#xff09;重写service方法编辑项目对外访问路径 二、Servlet工…

猫头虎分享已解决Bug || Kubernetes Error: Pods ‘pod-name‘ Not Found

博主猫头虎的技术世界 &#x1f31f; 欢迎来到猫头虎的博客 — 探索技术的无限可能&#xff01; 专栏链接&#xff1a; &#x1f517; 精选专栏&#xff1a; 《面试题大全》 — 面试准备的宝典&#xff01;《IDEA开发秘籍》 — 提升你的IDEA技能&#xff01;《100天精通鸿蒙》 …

PKI - 借助Nginx实现_客户端使用自签证书供服务端验证

文章目录 Pre概述在 Nginx 中实现客户端使用自签名证书供服务器验证1. 生成客户端密钥对2. 生成自签名客户端证书3. 配置 Nginx4. 重启 Nginx 修5. 验证 在浏览器中安装客户端证书以便进行访问 Pre PKI - 借助Nginx 实现Https 服务端单向认证、服务端客户端双向认证 PKI - 数…

前端JavaScript篇之ajax、axios、fetch的区别

目录 ajax、axios、fetch的区别AjaxAxiosFetch总结注意 ajax、axios、fetch的区别 在Web开发中&#xff0c;ajax、axios和fetch都是用于与服务器进行异步通信的技术&#xff0c;但它们在实现方式和功能上有所不同。 Ajax 定义与特点&#xff1a;Ajax是一种在无需重新加载整个…

2.11 运算符

1、选择题 1.1、若有以下程序 main() { char a1,b2; printf("%c,",b); printf("%d\n",b-a); } 程序运行后的输出结果是 C A&#xff09;3,2 B&#xff09;50,2 C&#xff09;2,2 D&#xff09;2,50 解析&#xff1a;b是先赋值后自加&#…

【数学建模】【2024年】【第40届】【MCM/ICM】【C题 网球运动中的“动量”】【解题思路】

一、题目 &#xff08;一&#xff09; 赛题原文 2024 MCM Problem C: Momentum in Tennis In the 2023 Wimbledon Gentlemen’s final, 20-year-old Spanish rising star Carlos Alcaraz defeated 36-year-old Novak Djokovic. The loss was Djokovic’s first at Wimbledon…

Java多线程:生产者-消费者模型

&#x1f451;专栏内容&#xff1a;Java⛪个人主页&#xff1a;子夜的星的主页&#x1f495;座右铭&#xff1a;前路未远&#xff0c;步履不停 目录 一、阻塞队列1、标准库阻塞队列2、手动实现阻塞队列 二、生产者-消费者模型1、使用标准库实现2、手动阻塞队列实现 一、阻塞队列…

ARP欺骗攻击利用之抓取https协议的用户名与密码

1.首先安装sslstrip 命令执行&#xff1a;apt-get install sslstrip 2.启动arp欺骗 arpspoof -i ech0 -t 192.168.159.148 192.168.159.2 arpspoof -i ech0(网卡) -t 目标机ip 本地局域网关 3.命令行输入: vim /etc/ettercap/etter.conf进入配置文件 找到下红框的内容&a…

【Linux】学习-深入了解文件的读与写

深入了解语言级别(C语言)文件操作的"读"与"写" 在学习前&#xff0c;我们先要知道在Linux下的一个原则&#xff1a;一切皆是文件 如何理解呢&#xff1f;举个外设的例子&#xff0c;比如键盘和显示器&#xff0c;这两个外设也可以其实本质上也是文件&…

Qt Windows和Android使用MuPDF预览PDF文件

文章目录 1. Windows MuPDF编译2. Android MuPDF编译3. 引用 MuPDF 库4. 解析本地PDF文件 1. Windows MuPDF编译 使用如下命令将MuPDF的源码克隆到本地 git clone --recursive git://git.ghostscript.com/mupdf.git直接用VS&#xff0c;打开 mupdf/platform/win32/mupdf.sln …

docker 部署 mongodb 集群【建议收藏】

一、简洁搭建mognodb副本集 环境说明 我都是在云服务器上搭建的&#xff0c;CentOS7&#xff0c;Docker环境&#xff0c;版本忘记了。我就直接在同一台服务器上搭建三个mongodb即可。 1、基本信息如下 服务器地址 www.it307.top 副本集名称 rs 容器节点及端口映射 ​ m0…