Implement an iterator over a binary search tree (BST). Your iterator will be initialized with the root node of a BST.node
Calling next()
will return the next smallest number in the BST.app
Note: next()
and hasNext()
should run in average O(1) time and uses O(h) memory, where h is the height of the tree.this
二叉查找树的一道设计题。可是其实思路比较难想。spa
首先须要均摊时间复杂度为O(1),使用O(h)复杂度度,其实很容易想到使用栈来作,可是如何来作比较难想。首先返回一个递增的序列,仍是中序遍历。可是直接先用中序遍历存储全部结点,以后再返回的空间复杂度为O(n),不符合题目O(h)的空间复杂度的要求。因此该题的作法应该在next中给栈增长元素。设置一个self.cur来代表当前指向的结点。可是该结点不必定是当前须要返回的元素。实际上是要返回以该结点为根的子树中的最左结点。好比开始的时候 self.cur = root。可是须要寻找以root为根的最左结点。为了之后的回溯方便,咱们须要在找寻最左结点时保存遍历到的结点。在遍历到最左结点以后,返回该结点。则为了下一步的next准备咱们把self.cur设置为返回结点的右孩子。这符合中序遍历的作法。若是该右孩子不存在,则利用栈中元素进行回溯(弹出栈),这个回溯到的点是直接须要返回的值,时间复杂度O(1)。若是该右孩子为叶子结点,则直接返回该叶子结点,时间复杂度也为O(1)。最坏的状况是该右孩子有子树,则须要找到该子树中的最左结点。这个的时间复杂度不是O(1)。可是每一个结点一次被压栈,一次被弹出,其实平均的时间复杂度为O(1)。代码以下:设计
class BSTIterator(object): def __init__(self, root): """ :type root: TreeNode """ self.stack = [] self.cur = root def hasNext(self): """ :rtype: bool """ return len(self.stack)>0 or self.cur != None def next(self): """ :rtype: int """ while self.cur: self.stack.append(self.cur) self.cur = self.cur.left self.cur = self.stack.pop() #self.cur now is the left most node. node = self.cur self.cur = self.cur.right return node.val
简单作法:code
其实就是找二叉查找树的后继blog
# Definition for a binary tree node # class TreeNode(object): # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class BSTIterator(object): def __init__(self, root): """ :type root: TreeNode """ self.stack = [] cur = root while cur: self.stack.append(cur) cur = cur.left def hasNext(self): """ :rtype: bool """ return len(self.stack)>0 def next(self): """ :rtype: int """ node = self.stack.pop() cur = node.right while cur: self.stack.append(cur) cur = cur.left return node.val # Your BSTIterator will be called like this: # i, v = BSTIterator(root), [] # while i.hasNext(): v.append(i.next())
这题的followup 若是结点有属性parent记录父结点,要求用O(1)的空间解:it
class BSTIteratorN(object): def __init__(self, root): """ :type root: TreeNode """ self.prev = None self.cur = root while self.cur and self.cur.left: self.cur = self.cur.left def hasNext(self): """ :rtype: bool """ return self.cur != None def next(self): """ :rtype: int """ node = self.cur if self.prev == None: self.cur = self.cur.parent else: if self.prev == self.cur.parent: #最后从这里结束遍历 self.cur = self.cur.parent.parent
#注意这里不能直接验证是否和左子结点相等,存在右子树彻底走完,向上跳两级父结点的状况。此时也须要遍历当前结点的右子树。可是prev不是当前结点的左结点 elif self.prev != self.cur.right: self.cur = self.cur.right while self.cur and self.cur.left: self.cur = self.cur.left self.prev = node return node.val