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在本篇文章中,我们将详细解读力扣第173题“二叉搜索树迭代器”。通过学习本篇文章,读者将掌握如何设计一个二叉搜索树的迭代器,并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释和ASCII图解,以便于理解。
问题描述
力扣第173题“二叉搜索树迭代器”描述如下:
实现一个
BSTIterator
类,该类表示二叉搜索树(BST)的迭代器。BSTIterator 以 BST 的根节点为输入,初始化后,调用next()
将返回 BST 中下一个最小的数。示例:
BSTIterator iterator = new BSTIterator(root); iterator.next(); // 返回 3 iterator.next(); // 返回 7 iterator.hasNext(); // 返回 true iterator.next(); // 返回 9 iterator.hasNext(); // 返回 true iterator.next(); // 返回 15 iterator.hasNext(); // 返回 true iterator.next(); // 返回 20 iterator.hasNext(); // 返回 false
解题思路
方法一:使用栈进行中序遍历
- 初步分析:
- 利用二叉搜索树的中序遍历特性,可以实现按顺序访问树中的节点。
- 使用栈来实现中序遍历,在每次调用
next()
时返回下一个最小的数。
- 步骤:
- 初始化时,使用栈保存左子树的所有节点。
- 每次调用
next()
时,弹出栈顶节点,并处理该节点的右子树。 hasNext()
判断栈是否为空。
代码实现
# Definition for a binary tree node. class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None class BSTIterator: def __init__(self, root: TreeNode): self.stack = [] self._leftmost_inorder(root) def _leftmost_inorder(self, root): while root: self.stack.append(root) root = root.left def next(self) -> int: topmost_node = self.stack.pop() if topmost_node.right: self._leftmost_inorder(topmost_node.right) return topmost_node.val def hasNext(self) -> bool: return len(self.stack) > 0 # 测试案例 # 构建二叉搜索树 # 7 # / \ # 3 15 # / \ # 9 20 root = TreeNode(7) root.left = TreeNode(3) root.right = TreeNode(15) root.right.left = TreeNode(9) root.right.right = TreeNode(20) iterator = BSTIterator(root) print(iterator.next()) # 返回 3 print(iterator.next()) # 返回 7 print(iterator.hasNext()) # 返回 true print(iterator.next()) # 返回 9 print(iterator.hasNext()) # 返回 true print(iterator.next()) # 返回 15 print(iterator.hasNext()) # 返回 true print(iterator.next()) # 返回 20 print(iterator.hasNext()) # 返回 false
ASCII图解
假设输入的二叉搜索树为:
7 / \ 3 15 / \ 9 20
初始化时,栈的状态为 [7, 3]
。
调用 next()
:
弹出 3,返回 3,栈的状态为 `[7]`
调用 next()
:
弹出 7,返回 7,处理右子树 15,栈的状态为 `[15, 9]`
调用 next()
:
弹出 9,返回 9,栈的状态为 `[15]`
调用 next()
:
弹出 15,返回 15,处理右子树 20,栈的状态为 `[20]`
调用 next()
:
弹出 20,返回 20,栈的状态为 `[]`
复杂度分析
- 时间复杂度:
- 初始化:O(h),其中 h 是树的高度。需要遍历左子树。
next()
:平均时间复杂度为 O(1),最坏情况下为 O(h)。hasNext()
:O(1),只需判断栈是否为空。
- 空间复杂度:O(h),需要栈来存储左子树的所有节点。
模拟面试问答
问题 1:你能描述一下如何设计这个数据结构吗?
回答:我们需要设计一个 BSTIterator
类,用于按顺序遍历二叉搜索树。可以利用二叉搜索树的中序遍历特性,通过栈来实现。在初始化时,将根节点和所有左子树的节点压入栈中。每次调用 next()
时,弹出栈顶节点,并处理该节点的右子树。hasNext()
判断栈是否为空。
问题 2:为什么要使用栈来实现中序遍历?
回答:使用栈可以保存当前节点的路径,方便在遍历左子树后回到根节点并处理右子树。栈的特性使得我们可以按顺序访问二叉搜索树的节点,实现中序遍历。
问题 3:你的算法的时间复杂度和空间复杂度是多少?
回答:初始化的时间复杂度是 O(h),其中 h 是树的高度。next()
操作的平均时间复杂度是 O(1),最坏情况下为 O(h)。hasNext()
操作的时间复杂度是 O(1)。空间复杂度是 O(h),需要栈来存储左子树的所有节点。
问题 4:在代码中如何处理右子树的情况?
回答:在 next()
操作中,当弹出栈顶节点后,如果该节点有右子树,则调用 _leftmost_inorder
方法,将右子树的所有左子节点压入栈中,确保下次 next()
调用时能够按顺序访问右子树的节点。
问题 5:你能解释一下中序遍历的工作原理吗?
回答:中序遍历是一种遍历二叉树的方式,按照“左子树 - 根节点 - 右子树”的顺序访问节点。在二叉搜索树中,中序遍历可以按从小到大的顺序访问所有节点。因此,可以通过中序遍历实现按顺序访问二叉搜索树的功能。
问题 6:在代码中如何确保返回的节点值是按顺序的?
回答:在初始化时,将根节点和所有左子树的节点压入栈中。每次调用 next()
时,弹出栈顶节点,并处理该节点的右子树,将右子树的所有左子节点压入栈中。通过这种方式,确保每次返回的节点值都是按顺序的。
问题 7:你能举例说明在面试中如何回答优化问题吗?
回答:在面试中,如果面试官问到如何优化算法,我会首先分析当前算法的瓶颈,如时间复杂度和空间复杂度,然后提出优化方案。例如,对于二叉搜索树迭代器问题,可以通过优化栈的操作来减少时间复杂度,确保在平均 O(1) 时间内完成 next()
操作,并解释其原理和优势,最后提供代码实现和复杂度分析。
问题 8:如何验证代码的正确性?
回答:通过多个测试案例验证代码的正确性,包括正常情况和边界情况。例如,测试空树、只有一个节点的树、完全二叉树等,确保代码在各种情况下都能正确运行。
问题 9:你能解释一下二叉搜索树迭代器的重要性吗?
回答:二叉搜索树迭代器在实际应用中非常重要。例如,在数据库查询中,按顺序遍历索引树以获取排序后的数据。在数据分析和处理过程中,通过二叉搜索树迭代器可以高效地按顺序访问数据,提高数据处理的效率和准确性。
问题 10:在处理大数据集时,算法的性能如何?
回答:算法的时间复杂度是 O(h),处理大数据集时性能较好。需要遍历左子树的所有节点,确保算法能够高效地处理大数据集,并快速得到结果。通过优化栈的操作,可以进一步提高性能。
总结
本文详细解读了力扣第173题“二叉搜索树迭代器”,通过使用栈进行中序遍历高效地解决了这一问题,并提供了详细的ASCII
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