力扣-二叉树中第k小的元素 med 🤭

简介: 力扣-二叉树中第k小的元素 med 🤭

前言

数据结构与算法属于开发人员的内功,不管前端技术怎么变,框架怎么更新,版本怎么迭代,它终究是不变的内容。 始终记得在参加字节青训营的时候,月影老师说过的一句话,不要问前端学不学算法。计算机学科的每一位都有必要了解算法,有写出高质量代码的潜意识

一、问题描述

给定一个二叉搜索树的根节点 root ,和一个整数 k ,请你设计一个算法查找其中第 k 个最小元素(从 1 开始计数)。

示例 1:

image.png

输入:root = [3,1,4,null,2], k = 1
输出:1

示例 2:image.png

输入:root = [5,3,6,2,4,null,null,1], k = 3
输出:3

提示:

  • 树中的节点数为 n 。
  • 1 <= k <= n <= 104
  • 0 <= Node.val <= 104

进阶:如果二叉搜索树经常被修改(插入/删除操作)并且你需要频繁地查找第 k 小的值,你将如何优化算法?

二、思路讲解

既然是二叉搜索树的话,不难想到二叉搜索树的中序遍历结果就是递增的。再次基础上我们只需要创建一个数组存储中序遍历结果,最后返回第k个元素即可。 空间复杂度 O(N)

var kthSmallest = function(root, k) {
   const arr = [] 
   const dfs = (root) => {
       if(!root) return  // 递归终止条件
       dfs(root.left) // 中序遍历
       arr.push(root.val)
       dfs(root.right)
   }
   dfs(root)
   return arr[k-1]
};

优化上述代码,既然数组中除了第k-1 个元素之外,其它元素都是无效的。那我们就可以使用一个count来记录当前是第几个元素,最后返回第k-1个元素即可。

var kthSmallest = function(root, k) {
   let count = 0 // 用于记录当前是第几个元素
   let res = 0 // 最终结果
   const dfs = (root) =>{
       if(!root) return
        dfs(root.left)
        if(count++==k-1){ // 每次判断完一个元素,不管是不是第k-1个元素,count++,避免后面的元素影响到结果
            res = root.val
        }
        dfs(root.right)
   }
   dfs(root)
   return res
};

三、测试结果

image.png

后续

好了,本篇 力扣-二叉树中第k小的元素到这里就结束了,我是邵小白,一个在前端领域摸爬滚打的大三学生,欢迎👍评论。


目录
打赏
0
0
0
0
2
分享
相关文章
|
9月前
【力扣】-- 移除链表元素
【力扣】-- 移除链表元素
97 1
【LeetCode 热题100】347:前 K 个高频元素(详细解析)(Go语言版)
这篇文章详细解析了力扣热题 347——前 K 个高频元素的三种解法:哈希表+小顶堆、哈希表+快速排序和哈希表+桶排序。每种方法都附有清晰的思路讲解和 Go 语言代码实现。小顶堆方法时间复杂度为 O(n log k),适合处理大规模数据;快速排序方法时间复杂度为 O(n log n),适用于数据量较小的场景;桶排序方法在特定条件下能达到线性时间复杂度 O(n)。文章通过对比分析,帮助读者根据实际需求选择最优解法,并提供了完整的代码示例,是一篇非常实用的算法学习资料。
249 90
【LeetCode 热题100】路径与祖先:二叉树中的深度追踪技巧(力扣33 / 81/ 153/154)(Go语言版)
本文深入探讨了LeetCode中四道关于「搜索旋转排序数组」的经典题目,涵盖了无重复和有重复元素的情况。通过二分查找的变形应用,文章详细解析了每道题的解题思路和Go语言实现代码。关键点包括判断有序区间、处理重复元素以及如何缩小搜索范围。文章还总结了各题的异同,并推荐了类似题目,帮助读者全面掌握二分查找在旋转数组中的应用。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中获得实用的解题技巧和代码实现方法。
220 14
|
3月前
|
Go
【LeetCode 热题100】路径与祖先:二叉树中的深度追踪技巧(力扣437 / 236 )(Go语言版)
本文深入探讨二叉树中路径与祖先问题,涵盖两道经典题目:LeetCode 437(路径总和 III)和236(最近公共祖先)。对于路径总和 III,文章分析了双递归暴力解法与前缀和优化方法,后者通过哈希表记录路径和,将时间复杂度从O(n²)降至O(n)。在最近公共祖先问题中,采用后序遍历递归查找,利用“自底向上”的思路确定最近公共祖先节点。文中详细解析代码实现与核心要点,帮助读者掌握深度追踪技巧,理解树结构中路径与节点关系的本质。这类问题在面试中高频出现,掌握其解法意义重大。
81 4
|
3月前
|
【LeetCode 热题100】深入理解二叉树结构变化与路径特性(力扣104 / 226 / 114 / 543)(Go语言版)
本博客深入探讨二叉树的深度计算、结构变换与路径分析,涵盖四道经典题目:104(最大深度)、226(翻转二叉树)、114(展开为链表)和543(二叉树直径)。通过递归与遍历策略(前序、后序等),解析每题的核心思路与实现方法。结合代码示例(Go语言),帮助读者掌握二叉树相关算法的精髓。下一讲将聚焦二叉树构造问题,欢迎持续关注!
89 10
【二叉树遍历入门:从中序遍历到层序与右视图】【LeetCode 热题100】94:二叉树的中序遍历、102:二叉树的层序遍历、199:二叉树的右视图(详细解析)(Go语言版)
本文详细解析了二叉树的三种经典遍历方式:中序遍历(94题)、层序遍历(102题)和右视图(199题)。通过递归与迭代实现中序遍历,深入理解深度优先搜索(DFS);借助队列完成层序遍历和右视图,掌握广度优先搜索(BFS)。文章对比DFS与BFS的思维方式,总结不同遍历的应用场景,为后续构造树结构奠定基础。
187 10
|
3月前
|
【LeetCode 热题100】【二叉树构造题精讲:前序 + 中序建树 & 有序数组构造 BST】(详细解析)(Go语言版)
本文详细解析了二叉树构造的两类经典问题:通过前序与中序遍历重建二叉树(LeetCode 105),以及将有序数组转化为平衡二叉搜索树(BST,LeetCode 108)。文章从核心思路、递归解法到实现细节逐一拆解,强调通过索引控制子树范围以优化性能,并对比两题的不同构造逻辑。最后总结通用构造套路,提供进阶思考方向,帮助彻底掌握二叉树构造类题目。
191 9
|
9月前
【LeetCode 27】347.前k个高频元素
【LeetCode 27】347.前k个高频元素
88 0
|
9月前
【LeetCode 31】104.二叉树的最大深度
【LeetCode 31】104.二叉树的最大深度
64 2
|
9月前
【LeetCode 29】226.反转二叉树
【LeetCode 29】226.反转二叉树
67 2

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等

登录插画

登录以查看您的控制台资源

管理云资源
状态一览
快捷访问