LeetCode-98. 验证二叉搜索树【树 深度优先搜索 二叉搜索树 二叉树】

news2024/11/17 8:41:01

LeetCode-98. 验证二叉搜索树【树 深度优先搜索 二叉搜索树 二叉树】

  • 题目描述:
  • 解题思路一:中序遍历
  • 解题思路二:0
  • 解题思路三:0

题目描述:

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。

示例 1:
在这里插入图片描述
输入:root = [2,1,3]
输出:true
示例 2:
在这里插入图片描述
输入:root = [5,1,4,null,null,3,6]
输出:false
解释:根节点的值是 5 ,但是右子节点的值是 4 。

提示:

树中节点数目范围在[1, 104] 内
-231 <= Node.val <= 231 - 1

解题思路一:中序遍历

基于方法一中提及的性质,我们可以进一步知道二叉搜索树「中序遍历」得到的值构成的序列一定是升序的,这启示我们在中序遍历的时候实时检查当前节点的值是否大于前一个中序遍历到的节点的值即可。如果均大于说明这个序列是升序的,整棵树是二叉搜索树,否则不是,下面的代码我们使用栈来模拟中序遍历的过程。

可能有读者不知道中序遍历是什么,我们这里简单提及。中序遍历是二叉树的一种遍历方式,它先遍历左子树,再遍历根节点,最后遍历右子树。而我们二叉搜索树保证了左子树的节点的值均小于根节点的值,根节点的值均小于右子树的值,因此中序遍历以后得到的序列一定是升序序列。
在这里插入图片描述

# 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.maxVal = float('-inf')
    def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:
        if not root:
            return True
        left = self.isValidBST(root.left)
        if self.maxVal < root.val: self.maxVal = root.val
        else: return False
        right = self.isValidBST(root.right)
        return left and right
# 或者
class Solution:
    def isValidBST(self, root: TreeNode) -> bool:
        stack, inorder = [], float('-inf')
        
        while stack or root:
            while root:
                stack.append(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

时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)

解题思路二:0


时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)

解题思路三:0


时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)

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