Unique Binary Search Trees

描述

Given n, how many structurally unique BST's (binary search trees) that store values 1…n?

For example,Given n = 3, there are a total of 5 unique BST's.

  1.    1         3     3      2      1
  2.     \       /     /      / \      \
  3.      3     2     1      1   3      2
  4.     /     /       \                 \
  5.    2     1         2                 3

分析

如果把上例的顺序改一下，就可以看出规律了。

  1.  1       1           2          3       3
  2.   \       \         / \        /       / 
  3.    3       2       1   3      2       1
  4.   /         \                /         \
  5. 2            3              1           2

比如，以1为根的树的个数，等于左子树的个数乘以右子树的个数，左子树是0个元素的树，右子树是2个元素的树。以2为根的树的个数，等于左子树的个数乘以右子树的个数，左子树是1个元素的树，右子树也是1个元素的树。依此类推。

当数组为 1,2,3,…,n时，基于以下原则的构建的BST树具有唯一性：\textbf{以i为根节点的树，其左子树由[1, i-1]构成， 其右子树由[i+1, n]构成。}

定义f(i)为以[1,i]能产生的Unique Binary Search Tree的数目，则

如果数组为空，毫无疑问，只有一种BST，即空树，f(0)=1。

如果数组仅有一个元素{1}，只有一种BST，单个节点，f(1)=1。

如果数组有两个元素{1,2}， 那么有如下两种可能

  1. 1             2
  2.   \          /
  3.     2      1

f(2)=f(0)∗f(1) , when 1 as rootf(2) = f(0) * f(1) \text{ , when 1 as root}

+f(1)∗f(0) , when 2 as root+ f(1) * f(0) \text{ , when 2 as root}

再看一看3个元素的数组，可以发现BST的取值方式如下：

f(3)=f(0)∗f(2) , when 1 as rootf(3) = f(0) * f(2) \text{ , when 1 as root}

+f(1)∗f(1) , when 2 as root+ f(1) * f(1) \text{ , when 2 as root}

+f(2)∗f(0) , when 3 as root+ f(2) * f(0) \text{ , when 3 as root}

所以，由此观察，可以得出f的递推公式为

f(i)=∑k=1if(k−1)×f(i−k)f(i) = \sum_{k=1}^{i} f(k-1) \times f(i-k)

至此，问题划归为一维动态规划。

代码

  1. // Unique Binary Search Trees
  2. // 时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(n)
  3. public class Solution {
  4.     public int numTrees(int n) {
  5.         int[] f = new int[n + 1];
  7.         f[0] = 1;
  8.         f[1] = 1;
  9.         for (int i = 2; i

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原文: https://soulmachine.gitbooks.io/algorithm-essentials/content/java/binary-tree/bst/unique-binary-search-trees.html