96.不同的二叉搜索树

简介: 本题探讨了如何计算由 `n` 个节点组成的二叉搜索树的种类数。通过动态规划(DP)方法,定义 `dp[i]` 表示由 `i` 个节点组成的二叉搜索树的数量。递推公式为 `dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]`,其中 `j` 为根节点值,`j-1` 和 `i-j` 分别表示左、右子树的节点数。初始化 `dp[0]=1`,遍历顺序为先节点总数后根节点值。最终返回 `dp[n]` 即为结果。代码实现简洁高效,时间复杂度为 O(n²)。

题目:96. 不同的二叉搜索树

中等

2.4K

相关企业

给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。

示例 1:

输入:n = 3

输出:5

示例 2:

输入:n = 1

输出:1

提示:

1 <= n <= 19

思考历程与知识点:  

来看看n为3的时候,有哪几种情况。

当1为头结点的时候,其右子树有两个节点,和 n 为2的时候两棵树的布局是一样的!

(可能有同学问了,这布局不一样啊,节点数值都不一样。别忘了我们就是求不同树的数量,并不用把搜索树都列出来,所以不用关心其具体数值的差异)

当3为头结点的时候,其左子树有两个节点,看这两个节点的布局,是不是和n为2的时候两棵树的布局也是一样的啊!

当2为头结点的时候,其左右子树都只有一个节点,布局是不是和n为1的时候只有一棵树的布局也是一样的啊!

发现到这里,其实我们就找到了重叠子问题了,其实也就是发现可以通过dp[1] 和 dp[2] 来推导出来dp[3]的某种方式。

思考到这里,这道题目就有眉目了。

dp[3],就是 元素1为头结点搜索树的数量 + 元素2为头结点搜索树的数量 + 元素3为头结点搜索树的数量

元素1为头结点搜索树的数量 = 右子树有2个元素的搜索树数量 * 左子树有0个元素的搜索树数量

元素2为头结点搜索树的数量 = 右子树有1个元素的搜索树数量 * 左子树有1个元素的搜索树数量

元素3为头结点搜索树的数量 = 右子树有0个元素的搜索树数量 * 左子树有2个元素的搜索树数量

有2个元素的搜索树数量就是dp[2]。

有1个元素的搜索树数量就是dp[1]。

有0个元素的搜索树数量就是dp[0]。

所以dp[3] = dp[2] * dp[0] + dp[1] * dp[1] + dp[0] * dp[2]

此时我们已经找到递推关系了,那么可以用动规五部曲再系统分析一遍。

确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dp[i] : 1到i为节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i]。

也可以理解是i个不同元素节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i] ,都是一样的。

以下分析如果想不清楚,就来回想一下dp[i]的定义

确定递推公式

在上面的分析中,其实已经看出其递推关系, dp[i] += dp[以j为头结点左子树节点数量] * dp[以j为头结点右子树节点数量]

j相当于是头结点的元素,从1遍历到i为止。

所以递推公式:dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]; ,j-1 为j为头结点左子树节点数量,i-j 为以j为头结点右子树节点数量

dp数组如何初始化

初始化,只需要初始化dp[0]就可以了,推导的基础,都是dp[0]。

那么dp[0]应该是多少呢?

从定义上来讲,空节点也是一棵二叉树,也是一棵二叉搜索树,这是可以说得通的。

从递归公式上来讲,dp[以j为头结点左子树节点数量] * dp[以j为头结点右子树节点数量] 中以j为头结点左子树节点数量为0,也需要dp[以j为头结点左子树节点数量] = 1, 否则乘法的结果就都变成0了。

所以初始化dp[0] = 1

确定遍历顺序

首先一定是遍历节点数,从递归公式:dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]可以看出,节点数为i的状态是依靠 i之前节点数的状态。

那么遍历i里面每一个数作为头结点的状态,用j来遍历。

代码如下:

for (int i = 1; i <= n; i++) {

   for (int j = 1; j <= i; j++) {

       dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];

   }

}

题解:

class Solution {
public:
    int numTrees(int n) {
        vector<int> dp(n + 1);
        dp[0] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= i; j++) {
                dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];
            }
        }
        return dp[n];
    }
};
相关文章
|
机器学习/深度学习 数据处理 数据安全/隐私保护
DPU:数据中心与计算架构的革新引擎
【2月更文挑战第3天】
1689 1
DPU:数据中心与计算架构的革新引擎
|
开发者 黑灰产治理
专家博主最新专享福利上线!发文即得积分好礼!
最新专享福利上线!赢取海量积分兑换心仪礼品
685 0
|
4月前
|
自然语言处理 前端开发 API
10个常用的无头CMS(Headless CMS)
无头CMS是一种内容管理系统,它将前端和后端分离,只关注内容的创建和管理,而不处理呈现内容的前端界面。传统的CMS通常将内容管理和展示耦合在一起,即内容的创建、编辑和展示都依赖于特定的前端界面和模板。而无头CMS则将内容与前端逻辑完全解耦,提供了一种更加灵活的方式来处理内容。
728 3
|
3月前
|
存储 机器学习/深度学习 缓存
软考软件评测师——计算机组成与体系结构(分级存储架构)
本内容全面解析了计算机存储系统的四大核心领域:虚拟存储技术、局部性原理、分级存储体系架构及存储器类型。虚拟存储通过软硬件协同扩展内存,支持动态加载与地址转换;局部性原理揭示程序运行特性,指导缓存设计优化;分级存储架构从寄存器到外存逐级扩展,平衡速度、容量与成本;存储器类型按寻址和访问方式分类,并介绍新型存储技术。最后探讨了存储系统未来优化趋势,如异构集成、智能预取和近存储计算等,为突破性能瓶颈提供了新方向。
|
10月前
|
数据采集 安全 算法
李飞飞数字表兄弟破解机器人训练难题!零样本sim2real成功率高达90%
李飞飞团队提出“数字表兄弟”(Digital Cousins)概念,通过自动化创建数字表兄弟(ACDC)方法,大幅提升了机器人在真实环境中的训练效果。该方法在零样本sim2real迁移实验中成功率达到90%,显著优于传统方法。
228 3
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
通义灵码 2.5 版发布上线,支持 Qwen3
示例中展示了通义灵码创建贪食蛇游戏的过程,包括代码优化、Bug修复和功能改进(如游戏结束后提示重新开始)。并通过AI总结了工具的核心能力,如实时续写、自然语言生码、单元测试生成等,帮助开发者高效编码并提升代码质量。
212 10
|
3月前
|
存储 缓存 程序员
软考软件评测师——计算机组成与体系结构(CPU指令系统)
本内容详细解析了计算机中央处理器(CPU)的核心架构及其关键组件的工作原理。首先介绍了CPU的四大核心模块:运算单元、控制单元、寄存器阵列和内部总线,并阐述其在数据处理中的核心职责。接着深入探讨了算术逻辑部件(ALU)的功能与专用寄存器的作用,以及通用寄存器对性能提升的意义。随后分析了控制单元的指令处理流程及特殊寄存器的功能。此外,还解析了寄存器系统的分类与设计特点,并对比了不同内存访问模式的特点与应用场景。最后,通过历年真题巩固相关知识点,帮助理解CPU各组件的协同工作及优化策略。
|
3月前
|
测试技术
软考软件评测师——可靠性测试测试方法
软件可靠性是指软件在规定条件和时间内完成预定功能的能力,受运行环境、软件规模、内部结构、开发方法及可靠性投入等因素影响。失效概率指软件运行中出现失效的可能性,可靠度为不发生失效的概率,平均无失效时间(MTTF)体现软件可靠程度。案例分析显示,嵌入式软件需满足高可靠性要求,如机载软件的可靠度需达99.99%以上,通过定量指标评估其是否达标。