以 $1, 2, \cdots, n$ 构建二叉搜索树,其中,任意数字均可以做为根节点来构建二叉搜索树。当咱们将某一个数字做为根节点后,其左边数据将构建为左子树,右边数据将构建为右子树。所以,这是一个递归问题。函数
若以第 $i$ 个数据为根节点,其左边数据有 $i-1$ 个,左子树可能状况为 left_num,右边数据有 $n-i$ 个,右子树可能状况为 right_num,所以以当前数据为根节点能够构建出 left_num * right_num 个二叉搜索树。spa
因此,咱们要作的就是遍历 $i = 1\cdots n$,统计出每一个数据做为根节点能够构建出的二叉搜索树总个数便可。code
class Solution { public: int numTrees(int n) { int sum = 0; if (n <= 1) return 1; // 以当前的数为根节点,左右两边的数分别构建子树 for (int i = 1; i <= n; i++) { int left_num = numTrees(i - 1); // 左边的数能够构建多少个二叉搜索树 int right_num = numTrees(n - i); // 右边的数能够构建多少个二叉搜索树 sum += left_num * right_num; } return sum; } };
可是上面的程序运行时超时了,其实咱们只须要统计一半数据就能够了,由于两边是对称的。递归
好比咱们有 1,2,3,4,5 五个数,以 2 做为根节点,左边有 1 个数,右边有 3 个数。以 4 做为根节点,左边有 3 个数,右边有 1 个数。这两种状况是同样的,所以若是数据个数为偶数,咱们只须要统计一半数据便可,而为奇数的话咱们就要再多统计一个中间数据。rem
class Solution { public: int numTrees(int n) { int sum = 0; if (n <= 1) return 1; int is_odd = n % 2; int mid = n / 2; // 以当前的数为根节点,左右两边的数分别构建子树 for (int i = 1; i <= mid; i++) { int left_num = numTrees(i - 1); // 左边的数能够构建多少个二叉搜索树 int right_num = numTrees(n - i); // 右边的数能够构建多少个二叉搜索树 sum += left_num * right_num; } sum = sum * 2; if (is_odd) sum = sum + numTrees(mid) * numTrees(n - mid - 1); return sum; } };
此外,咱们还能够定义一个全局变量,来存放已经计算过的数值,避免在递归过程当中大量地重复计算。it
class Solution { public: #define MAX 1000 int nums[MAX]; // 存放已经计算过的数值 int numTrees(int n) { int sum = 0; //if (n <= 0) return 1; if (n <= 1) return 1; // 以当前的数为根节点,左右两边的数分别构建子树 for (int i = 1; i <= n; i++) { if (nums[i-1] == 0) nums[i-1] = numTrees(i - 1); // 左边的数能够构建多少个二叉搜索树 int left_num = nums[i-1]; if (nums[n-i] == 0) nums[n-i] = numTrees(n - i); // 右边的数能够构建多少个二叉搜索树 int right_num = nums[n-i]; sum += left_num * right_num; } return sum; } };
class Solution { public: int numTrees(int n) { int nums[n+1] = {0}; nums[0] = 1; nums[1] = 1; if (n <= 1) return 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { // 从 n=2 开始统计能够构建多少个不一样的二叉搜索树 for (int j = 1; j <= i; j++) { nums[i] += nums[j-1] * nums[i-j]; } } return nums[n]; } };
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