leetcode98验证二叉搜索树刷题打卡

简介: leetcode98验证二叉搜索树刷题打卡
98. 验证二叉搜索树

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。

题解思路

本题我用了三种方法解题,分别是数组法,递归法,迭代法,他们的核心思想都是利用了二叉搜索树的中序遍历是一个递增的序列

  • 数组法,利用中序遍历,将每个节点的值放入一个数组,然后判断这个数组是否是递增的即可
class Solution {
public:
    void inorder(TreeNode* root, vector<int> &v){
        if(!root) return;
        inorder(root->left, v);
        v.push_back(root->val);
        inorder(root->right, v);
    }
    bool isBST(vector<int> v){
        for(int i = 0; i < v.size() - 1; i++){
            if(v[i] >= v[i+1]) return false;  // 如果有一个不是升序则返回false
        }
        return true;
    }
    bool isValidBST(TreeNode* root) {
        vector<int> v;
        inorder(root, v);  // 中序遍历将节点放入数组
        return isBST(v);  // 判断数组是否是升序
    }
};
  • 递归法,整体代码神似中序的递归
class Solution {
public:
    long maxval = LONG_MIN;
    bool isbst(TreeNode* root){
        if(!root) return true;
        bool left = isbst(root->left);
        if(maxval < root->val) maxval = root->val;
        else return false;
        bool right = isbst(root->right);
        return left && right;
    }
    bool isValidBST(TreeNode* root) {
        return isbst(root);
    }
};
  • 使用LONG_MIN而不使用INT_MIN的原因是有一个测试用例[-2147483648],也就是INT_MIN,而在leetcode中LONG_MIN是-2^64,是比这个测试用例小的,所以替换成LONG_MIN可以
  • 迭代法,其实就是二叉树中序遍历的中序迭代遍历,这里我用的是统一迭代遍历法的中序遍历
lass Solution {
public:
    long maxval = LONG_MIN;
    bool isValidBST(TreeNode* root) {
        stack<TreeNode*> s;
        if(!root) return true;
        s.push(root);
        while(!s.empty()){
            TreeNode *cur = s.top();s.pop();
            if(cur){
                if(cur->right) s.push(cur->right);
                s.push(cur);
                s.push(NULL);
                if(cur->left) s.push(cur->left); 
            }else{
                cur = s.top();
                s.pop();
                if(maxval < cur->val) maxval = cur->val;
                else return false;
            }
        }
        return true;
    }
};


相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
280页PDF,全方位评估OpenAI o1,Leetcode刷题准确率竟这么高
【10月更文挑战第24天】近年来,OpenAI的o1模型在大型语言模型(LLMs)中脱颖而出,展现出卓越的推理能力和知识整合能力。基于Transformer架构,o1模型采用了链式思维和强化学习等先进技术,显著提升了其在编程竞赛、医学影像报告生成、数学问题解决、自然语言推理和芯片设计等领域的表现。本文将全面评估o1模型的性能及其对AI研究和应用的潜在影响。
40 1
|
2月前
【LeetCode 45】701.二叉搜索树中的插入操作
【LeetCode 45】701.二叉搜索树中的插入操作
10 1
|
2月前
【LeetCode 44】235.二叉搜索树的最近公共祖先
【LeetCode 44】235.二叉搜索树的最近公共祖先
19 1
|
2月前
【LeetCode 48】108.将有序数组转换为二叉搜索树
【LeetCode 48】108.将有序数组转换为二叉搜索树
42 0
|
2月前
【LeetCode 47】669.修剪二叉搜索树
【LeetCode 47】669.修剪二叉搜索树
11 0
|
2月前
【LeetCode 46】450.删除二叉搜索树的节点
【LeetCode 46】450.删除二叉搜索树的节点
19 0
|
2月前
【LeetCode 42】501.二叉搜索树中的众数
【LeetCode 42】501.二叉搜索树中的众数
10 0
|
2月前
【LeetCode 41】530.二叉搜索树的最小绝对差
【LeetCode 41】530.二叉搜索树的最小绝对差
11 0
|
2月前
【LeetCode 40】98.验证二叉搜索树
【LeetCode 40】98.验证二叉搜索树
14 0
|
2月前
【LeetCode 39】700.二叉搜索树中的搜索
【LeetCode 39】700.二叉搜索树中的搜索
16 0