700. 二叉搜索树中的搜索 : 二叉树的搜索

简介: 700. 二叉搜索树中的搜索 : 二叉树的搜索

网络异常,图片无法展示
|


题目描述



这是 LeetCode 上的 700. 二叉搜索树中的搜索 ,难度为 简单


Tag : 「树的搜索」、「迭代」、「递归」


给定二叉搜索树(BST)的根节点和一个值。 你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在,则返回 NULL。


例如,


给定二叉搜索树:
        4
       / \
      2   7
     / \
    1   3
和值: 2
复制代码


你应该返回如下子树:


2     
     / \   
    1   3
复制代码


在上述示例中,如果要找的值是 5,但因为没有节点值为 5,我们应该返回 NULL。


递归



根据题意,进行「递归」搜索即可。


代码:


class Solution {
    public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
        if (root == null || root.val == val) return root;
        return root.val < val ? searchBST(root.right, val) : searchBST(root.left, val);
    }
}
复制代码


  • 时间复杂度:O(n)O(n)
  • 空间复杂度:忽略递归带来的额外空间开销,复杂度为 O(n)O(n)


迭代



同理,可以使用「迭代」进行搜索。


代码:


class Solution {
    public TreeNode searchBST(TreeNode root, int val) {
        while (root != null && root.val != val) {
            root = root.val < val ? root.right : root.left;
        }
        return root;
    }
}
复制代码


  • 时间复杂度:O(n)O(n)
  • 空间复杂度:O(1)O(1)


最后



这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.700 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。


在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。


为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:github.com/SharingSour…


在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

相关文章
|
23小时前
|
弹性计算 关系型数据库 微服务
基于 Docker 与 Kubernetes(K3s)的微服务:阿里云生产环境扩容实践
在微服务架构中,如何实现“稳定扩容”与“成本可控”是企业面临的核心挑战。本文结合 Python FastAPI 微服务实战,详解如何基于阿里云基础设施,利用 Docker 封装服务、K3s 实现容器编排,构建生产级微服务架构。内容涵盖容器构建、集群部署、自动扩缩容、可观测性等关键环节,适配阿里云资源特性与服务生态,助力企业打造低成本、高可靠、易扩展的微服务解决方案。
1050 0
|
9天前
|
人工智能 运维 安全
|
23小时前
|
弹性计算 Kubernetes jenkins
如何在 ECS/EKS 集群中有效使用 Jenkins
本文探讨了如何将 Jenkins 与 AWS ECS 和 EKS 集群集成,以构建高效、灵活且具备自动扩缩容能力的 CI/CD 流水线,提升软件交付效率并优化资源成本。
239 0
|
7天前
|
人工智能 异构计算
敬请锁定《C位面对面》,洞察通用计算如何在AI时代持续赋能企业创新,助力业务发展!
敬请锁定《C位面对面》,洞察通用计算如何在AI时代持续赋能企业创新,助力业务发展!
|
8天前
|
人工智能 测试技术 API
智能体(AI Agent)搭建全攻略:从概念到实践的终极指南
在人工智能浪潮中,智能体(AI Agent)正成为变革性技术。它们具备自主决策、环境感知、任务执行等能力,广泛应用于日常任务与商业流程。本文详解智能体概念、架构及七步搭建指南,助你打造专属智能体,迎接智能自动化新时代。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
B站开源IndexTTS2,用极致表现力颠覆听觉体验
在语音合成技术不断演进的背景下,早期版本的IndexTTS虽然在多场景应用中展现出良好的表现,但在情感表达的细腻度与时长控制的精准性方面仍存在提升空间。为了解决这些问题,并进一步推动零样本语音合成在实际场景中的落地能力,B站语音团队对模型架构与训练策略进行了深度优化,推出了全新一代语音合成模型——IndexTTS2 。
713 23