Day24:Leetcode:235. 二叉搜索树的最近公共祖先 + 701.二叉搜索树中的插入操作 + 450.删除二叉搜索树中的节点

LeetCode:235. 二叉搜索树的最近公共祖先

解决方案:

1.思路

  • 对于当前节点x,如果x比p和q的值都大,说明,p和q在x的右子树里面,那么去x的右子树里面去寻找;
  • 对于当前节点x,如果x比p和q的值都小,说明,p和q在x的左子树里面,那么去x的左子树里面去寻找;

2.代码实现

class Solution {public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {TreeNode ancestor = root;while (true) {if (p.val < ancestor.val && q.val < ancestor.val) {ancestor = ancestor.left;} else if (p.val > ancestor.val && q.val > ancestor.val) {ancestor = ancestor.right;} else {break;}}return ancestor;}
}
  • 递归遍历
class Solution {public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {//假设p>qif(root.val>p.val && root.val>q.val){return lowestCommonAncestor(root.left, p, q);}if(root.val<q.val && root.val<p.val){return lowestCommonAncestor(root.right,  p,  q);}else{return root;}}
}

3.复杂度分析

  • 非递归
  • 时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n);
  • 空间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1);
  • 递归
  • 时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n);
  • 空间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n);

5.疑问

  • 问:该题有必要使用递归吗?
  • 答:没有必要,浪费空间复杂度;

LeetCode:701.二叉搜索树中的插入操作

解决方案:

1.思路:

  • 非递归思路

2.代码实现

class Solution {public TreeNode insertIntoBST(TreeNode root, int val) {if (root == null) {return new TreeNode(val);}TreeNode pos = root;while (pos != null) {if (val < pos.val) {if (pos.left == null) {pos.left = new TreeNode(val);break;} else {pos = pos.left;}} else {if (pos.right == null) {pos.right = new TreeNode(val);break;} else {pos = pos.right;}}}return root;}
}

3.复杂度分析

  • 时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n);
  • 空间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1);

LeetCode:450.删除二叉搜索树中的节点

问题描述

解决方案:

1.思路:

2.代码实现

class Solution {public TreeNode deleteNode(TreeNode root, int key) {if (root == null) {return null;}if (root.val > key) {root.left = deleteNode(root.left, key);return root;}if (root.val < key) {root.right = deleteNode(root.right, key);return root;}//找到待删除节点:当root.val == key时,处理四种情况:if (root.val == key) {//节点无左右子树:直接删除该节点,返回null。if (root.left == null && root.right == null) {return null;}if (root.right == null) {//只有左子树:删除该节点,返回左子树作为新的根。return root.left;}if (root.left == null) {//只有右子树:删除该节点,返回右子树作为新的根。return root.right;}
//既有左子树又有右子树:找到右子树的最小节点(即最左边的节点,称为“后继节点”或“ inorder successor”),用这个后继节点替换当前节点,并删除原后继节点。这确保了BST的性质仍然被维持。TreeNode successor = root.right;while (successor.left != null) {successor = successor.left;}
//寻找后继节点及替换:后继节点的左子树为空,因此可以直接将它移到当前节点位置,并递归地从后继节点的右子树中删除后继节点(避免重复值问题)。root.right = deleteNode(root.right, successor.val);successor.right = root.right;successor.left = root.left;return successor;}
//经过上述处理后,最终返回调整后的树的根节点。return root;}
}

3.复杂度分析

在这里插入图片描述

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