【代码随想录19】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

在这里插入图片描述

目录

    • 235.二叉搜索树的最近公共祖先
      • 题目描述
      • 参考代码
    • 701.二叉搜索树中的插入操作
      • 题目介绍
      • 参考代码
    • 450.删除二叉搜索树中的节点
      • 题目描述
      • 参考代码

235.二叉搜索树的最近公共祖先

题目描述

给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。

百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个结点 p、q,最近公共祖先表示为一个结点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”

例如,给定如下二叉搜索树: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5]

img

示例 1:

输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 8
输出: 6 
解释: 节点 2 和节点 8 的最近公共祖先是 6。

示例 2:

输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 4
输出: 2
解释: 节点 2 和节点 4 的最近公共祖先是 2, 因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。

说明:

  • 所有节点的值都是唯一的。
  • p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉搜索树中。

参考代码

class Solution {
    public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        List<TreeNode> path_p = getPath(root, p);
        List<TreeNode> path_q = getPath(root, q);
        TreeNode ancestor = null;
        for (int i = 0; i < path_p.size() && i < path_q.size(); ++i) {
            if (path_p.get(i) == path_q.get(i)) {
                ancestor = path_p.get(i);
            } else {
                break;
            }
        }
        return ancestor;
    }

    public List<TreeNode> getPath(TreeNode root, TreeNode target) {
        List<TreeNode> path = new ArrayList<TreeNode>();
        TreeNode node = root;
        while (node != target) {
            path.add(node);
            if (target.val < node.val) {
                node = node.left;
            } else {
                node = node.right;
            }
        }
        path.add(node);
        return path;
    }
}

701.二叉搜索树中的插入操作

题目介绍

给定二叉搜索树(BST)的根节点 root 和要插入树中的值 value ,将值插入二叉搜索树。 返回插入后二叉搜索树的根节点。 输入数据 保证 ,新值和原始二叉搜索树中的任意节点值都不同。

注意,可能存在多种有效的插入方式,只要树在插入后仍保持为二叉搜索树即可。 你可以返回 任意有效的结果

示例 1:

img

输入:root = [4,2,7,1,3], val = 5
输出:[4,2,7,1,3,5]
解释:另一个满足题目要求可以通过的树是:

示例 2:

输入:root = [40,20,60,10,30,50,70], val = 25
输出:[40,20,60,10,30,50,70,null,null,25]

示例 3:

输入:root = [4,2,7,1,3,null,null,null,null,null,null], val = 5
输出:[4,2,7,1,3,5]

提示:

  • 树中的节点数将在 [0, 104]的范围内。
  • -108 <= Node.val <= 108
  • 所有值 Node.val独一无二 的。
  • -108 <= val <= 108
  • 保证 val 在原始BST中不存在。

参考代码

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;
    }
}

450.删除二叉搜索树中的节点

题目描述

给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个值 key,删除二叉搜索树中的 key 对应的节点,并保证二叉搜索树的性质不变。返回二叉搜索树(有可能被更新)的根节点的引用。

一般来说,删除节点可分为两个步骤:

  1. 首先找到需要删除的节点;
  2. 如果找到了,删除它。

示例 1:

img

输入:root = [5,3,6,2,4,null,7], key = 3
输出:[5,4,6,2,null,null,7]
解释:给定需要删除的节点值是 3,所以我们首先找到 3 这个节点,然后删除它。
一个正确的答案是 [5,4,6,2,null,null,7], 如下图所示。
另一个正确答案是 [5,2,6,null,4,null,7]。

示例 2:

输入: root = [5,3,6,2,4,null,7], key = 0
输出: [5,3,6,2,4,null,7]
解释: 二叉树不包含值为 0 的节点

示例 3:

输入: root = [], key = 0
输出: []

提示:

  • 节点数的范围 [0, 104].
  • -105 <= Node.val <= 105
  • 节点值唯一
  • root 是合法的二叉搜索树
  • -105 <= key <= 105

进阶: 要求算法时间复杂度为 O(h),h 为树的高度。

参考代码

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;
        }
        if (root.val == key) {
            if (root.left == null && root.right == null) {
                return null;
            }
            if (root.right == null) {
                return root.left;
            }
            if (root.left == null) {
                return root.right;
            }
            TreeNode successor = root.right;
            while (successor.left != null) {
                successor = successor.left;
            }
            root.right = deleteNode(root.right, successor.val);
            successor.right = root.right;
            successor.left = root.left;
            return successor;
        }
        return root;
    }
}

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.mfbz.cn/a/361192.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

自治系统 AS 、路由选择协议、

目录 路由算法分类&#xff08;自适应&#xff09; 分层次的路由选择协议 自治系统 AS (Autonomous System) 2 大类路由选择协议 自治系统和内部网关协议、外部网关协议 路由选择协议属于网络层控制层面的内容 路由算法分类&#xff08;自适应&#xff09; 分层次的路由选…

vue3中多个表格怎么同时滚动并且固定表头

说明&#xff1a;这里需分为两种情况来做。第一种亲情况就是没有修改过el-table这个组件的样式&#xff1b;第二种情况就是修改过el-table组件的样式。第一种较为简单就简单略过&#xff0c;这里主要提及第二种做法。 1.需求效果 2.第一种没有修改过el-table这个组件的样式的做…

存内计算技术—解决冯·诺依曼瓶颈的AI算力引擎

文章目录 存内计算技术背景CSDN首个存内计算开发者社区硅基光电子技术存内计算提升AI算力知存科技存算一体芯片技术基于存内计算的语音芯片的实现挑战 参考文献 存内计算技术背景 存内计算技术是一种革新性的计算架构&#xff0c;旨在克服传统冯诺依曼架构的瓶颈&#xff0c;并…

详讲api网关之kong的基本概念及安装和使用(二)

consul的服务注册与发现 如果不知道consul的使用&#xff0c;可以点击上方链接&#xff0c;这是我写的关于consul的一篇文档。 upstreamconsul实现负载均衡 我们知道&#xff0c;配置upstream可以实现负载均衡&#xff0c;而consul实现了服务注册与发现&#xff0c;那么接下来…

防御第五次作业-防火墙综合实验(nat、双机热备、带宽、选路)

目录 拓扑图 要求 1 2 3 4 5 办公区上网用户限制流量不超过60M 销售部限流 6 7 拓扑图 说明&#xff1a;基本配置完成。所有设备均可出网。 要求 1.办公区设备可以通过电信和移动两条链路上网&#xff0c;且需要保留一个公网ip不能用来转换。 2.分公司设备可以通…

CANoe实际项目中文件夹的规划

本人&#xff0c;之前设计了一个CANoe工程&#xff0c;由于工程设计之初没有设计好文档的归纳分类&#xff0c;导致文件查找起来非常费劲。 为了避免以后出现文件混乱&#xff0c;不可查找的问题&#xff0c;故特此归纳说明。 建立工程时&#xff1a; 第1步就应该设计好文档…

InputNumber数字输入框(antd-design组件库)简单使用

1.InputNumber数字输入框 通过鼠标或键盘&#xff0c;输入范围内的数值。 2.何时使用 当需要获取标准数值时。 组件代码来自&#xff1a; 数字输入框 InputNumber - Ant Design 3.本地验证前的准备 参考文章【react项目antd组件-demo:hello-world react项目antd组件-demo:hello…

采用GaussDB(for MySQL)完成商场会员卡管理系统设计

这篇文章介绍了如何购买、配置、连接、测试 GaussDB数据库&#xff0c;并且最终采用Qt开发了一个具体的软件演示了数据库的具体应用&#xff0c;演示了数据库整体的使用过程。 一、什么是GaussDB&#xff1f; GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。该产品支持分布…

排序链表---归并--链表OJ

https://leetcode.cn/problems/sort-list/submissions/499363940/?envTypestudy-plan-v2&envIdtop-100-liked 这里我们直接进阶&#xff0c;用时间复杂度O(nlogn)&#xff0c;空间复杂度O(1)&#xff0c;来解决。 对于归并&#xff0c;如果自上而下的话&#xff0c;空间复…

SpringAop实现访问日志功能的添加

AOP 是 Spring 体系中非常重要的两个概念之一&#xff08;另外一个是 IoC&#xff09;&#xff0c;今天这篇文章就来带大家通过实战的方式&#xff0c;在编程猫 SpringBoot 项目中使用 AOP 技术为 controller 层添加一个切面来实现接口访问的统一日志记录。 #一、关于 AOP AO…

springboot3+vue3支付宝交易案例-结算支付

springboot3vue3支付宝交易案例-结算支付&#xff01;今天下午整理了一下结算的内容。遇到了很多问题。汇总分享给大家。 第一个问题&#xff1a;支付宝结算后&#xff0c;返回的交易编码&#xff0c;和交易时间&#xff0c;交易状态&#xff0c;都应该使用varchar来存。 第二…

DMA+串口空闲中断实现RS485不定长数据接收和发送

目录 1、环境说明2、实现不定长数据接收需要做哪些事&#xff1f;2.1、数据的接收与缓存2.2、数据帧的结束判断2.3、数据帧的长度计算 3、RS485串口实现不定长数据发送4、代码实现结语&#xff1a; 1、环境说明 单片机型号;Cortex-M4架构&#xff0c;AT32F437 说明&#xff1a…

C语言操作符

文章目录 1:算术操作符2:移位操作符(移动的是二进制序列中的补码)2.1:知识补充(原码,反码,补码与二进制)2.2:左移操作符(<<)2.2:右移操作符(>>)2.2.1:逻辑右移2.2.2:算术右移 3:位操作符(运算用的是二进制位的补码)3.1:按位与操作符(&)3.2:按位或操作符(|)3.3:…

五大架构风格之一:数据流风格

数据流风格详细介绍 系统架构数据流风格是一种软件体系结构风格&#xff0c;它强调了系统内部不同部分之间的数据流动。这种风格侧重于描述系统中的数据处理过程&#xff0c;以及数据是如何从一个组件传递到另一个组件的。以下是系统架构数据流风格的详细介绍&#xff1a; 1 基…

width:100% 与 width:auto 的区别

width:100% 与 width:auto 的区别 一、当两者的子元素没有 border 或 padding 或 margin 的时候 先看一下示例代码和效果图 <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8" /><meta name"viewport" content"widthdevi…

【数据结构 03】循环队列

一、原理 循环队列从功能角度具有队列的性质&#xff0c;即遵从先进先出原则&#xff0c;但是其存储方式是顺序存储。 循环队列的存储空间大小通常都是固定的&#xff0c;通过前指针和尾指针的移动控制循环队列数据的增删。 特征&#xff1a;顺序存储、先进先出、容量有限&a…

从前有条街 脚本 辅助 跳一跳

最近沉迷从前有条街。。。即将弃坑。 天工时间长的难以忍受。还好跳一跳能获得快乐水。找了一圈没有可用的脚本&#xff0c;于是自己写。。。 autojsx编写的 需要开启辅助功能跟悬浮窗 具体自行研究。 支持自动开始 无限续盘。目前只适配了1800*2400分辨率 。花了半个小时写的…

LeetCode —— 17. 电话号码的字母组合

&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️Take your time ! &#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️…

树和二叉树基础

树和二叉树基础 1.1树的概念 树是在数据结构中第一次接触到的非线性结构。 树是一种非线性的数据结构&#xff0c;它是由n&#xff08;n>0&#xff09;个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它 叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树&#xff0c;也就是说它是根朝上&am…

Kotlin 协程:深入理解 ‘lifecycleScope‘

Kotlin 协程&#xff1a;深入理解 ‘lifecycleScope’ Kotlin 协程是一种强大的异步编程工具&#xff0c;它提供了一种简洁、易读的方式来处理并发和异步操作。在 Kotlin 协程库中&#xff0c;lifecycleScope 是一个关键的概念&#xff0c;它允许我们将协程的生命周期绑定到 An…