题目描述(中等难度)

98. Validate Binary Search Tree - 图1

输入一个树,判断该树是否是合法二分查找树,95题做过生成二分查找树。二分查找树定义如下:

  1. 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值;
  2. 若任意节点的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值;
  3. 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树;
  4. 没有键值相等的节点。

解法一

开始的时候以为可以很简单的用递归写出来。想法是,左子树是合法二分查找树,右子树是合法二分查找树,并且根节点大于左孩子,小于右孩子,那么当前树就是合法二分查找树。代码如下:

  1. public boolean isValidBST(TreeNode root) {
  2. if (root == null) {
  3. return true;
  4. }
  5. boolean leftVailid = true;
  6. boolean rightVaild = true;
  7. if (root.left != null) {
  8. //大于左孩子并且左子树是合法二分查找树
  9. leftVailid = root.val > root.left.val && isValidBST(root.left);
  10. }
  11. if (!leftVailid) {
  12. return false;
  13. }
  14. if (root.right != null) {
  15. //小于右孩子并且右子树是合法二分查找树
  16. rightVaild = root.val < root.right.val && isValidBST(root.right);
  17. }
  18. return rightVaild;
  19. }

当然,这个解法没有通过。对于下面的解,结果利用上边的解法是错误的。

  1. 10
  2. / \
  3. 5 15
  4. / \
  5. 6 20

虽然满足左子树是合法二分查找树,右子树是合法二分查找树,并且根节点大于左孩子,小于右孩子,但这个树不是合法的二分查找树。因为右子树中的 6 小于当前根节点 10。所以我们不应该判断「根节点大于左孩子,小于右孩子」,而是判断「根节点大于左子树中最大的数,小于右子树中最小的数」。

  1. public boolean isValidBST(TreeNode root) {
  2. if (root == null || root.left == null && root.right == null) {
  3. return true;
  4. }
  5. //左子树是否合法
  6. if (isValidBST(root.left)) {
  7. if (root.left != null) {
  8. int max = getMaxOfBST(root.left);//得到左子树中最大的数
  9. if (root.val <= max) { //相等的情况,代表有重复的数字
  10. return false;
  11. }
  12. }
  13. } else {
  14. return false;
  15. }
  16. //右子树是否合法
  17. if (isValidBST(root.right)) {
  18. if (root.right != null) {
  19. int min = getMinOfBST(root.right);//得到右子树中最小的数
  20. if (root.val >= min) { //相等的情况,代表有重复的数字
  21. return false;
  22. }
  23. }
  24. } else {
  25. return false;
  26. }
  27. return true;
  28. }
  29. private int getMinOfBST(TreeNode root) {
  30. int min = root.val;
  31. while (root != null) {
  32. if (root.val <= min) {
  33. min = root.val;
  34. }
  35. root = root.left;
  36. }
  37. return min;
  38. }
  39. private int getMaxOfBST(TreeNode root) {
  40. int max = root.val;
  41. while (root != null) {
  42. if (root.val >= max) {
  43. max = root.val;
  44. }
  45. root = root.right;
  46. }
  47. return max;
  48. }

解法二

来利用另一种思路,参考官方题解

解法一中,我们是判断根节点是否合法,找到了左子树中最大的数,右子树中最小的数。 由左子树和右子树决定当前根节点是否合法。

但如果正常的来讲,明明先有的根节点,按理说根节点是任何数都行,而不是由左子树和右子树限定。相反,根节点反而决定了左孩子和右孩子的合法取值范围。

所以,我们可以从根节点进行 DFS,然后计算每个节点应该的取值范围,如果当前节点不符合就返回 false。

  1. 10
  2. / \
  3. 5 15
  4. / \ /
  5. 3 6 7
  6. 考虑 10 的范围
  7. 10(-inf,+inf)
  8. 考虑 5 的范围
  9. 10(-inf,+inf)
  10. /
  11. 5(-inf,10)
  12. 考虑 3 的范围
  13. 10(-inf,+inf)
  14. /
  15. 5(-inf,10)
  16. /
  17. 3(-inf,5)
  18. 考虑 6 的范围
  19. 10(-inf,+inf)
  20. /
  21. 5(-inf,10)
  22. / \
  23. 3(-inf,5) 6(5,10)
  24. 考虑 15 的范围
  25. 10(-inf,+inf)
  26. / \
  27. 5(-inf,10) 15(10,+inf
  28. / \
  29. 3(-inf,5) 6(5,10)
  30. 考虑 7 的范围,出现不符合返回 false
  31. 10(-inf,+inf)
  32. / \
  33. 5(-inf,10) 15(10,+inf
  34. / \ /
  35. 3(-inf,5) 6(5,10) 710,15

可以观察到,左孩子的范围是 (父结点左边界,父节点的值),右孩子的范围是(父节点的值,父节点的右边界)。

还有个问题,java 里边没有提供负无穷和正无穷,用什么数来表示呢?

方案一,假设我们的题目的数值都是 Integer 范围的,那么我们用不在 Integer 范围的数字来表示负无穷和正无穷。用 long 去存储。

  1. public boolean isValidBST(TreeNode root) {
  2. long maxValue = (long)Integer.MAX_VALUE + 1;
  3. long minValue = (long)Integer.MIN_VALUE - 1;
  4. return getAns(root, minValue, maxValue);
  5. }
  6. private boolean getAns(TreeNode node, long minVal, long maxVal) {
  7. if (node == null) {
  8. return true;
  9. }
  10. if (node.val <= minVal) {
  11. return false;
  12. }
  13. if (node.val >= maxVal) {
  14. return false;
  15. }
  16. return getAns(node.left, minVal, node.val) && getAns(node.right, node.val, maxVal);
  17. }

方案二:传入 Integer 对象,然后 null 表示负无穷和正无穷。然后利用 JAVA 的自动装箱拆箱,数值的比较可以直接用不等号。

  1. public boolean isValidBST(TreeNode root) {
  2. return getAns(root, null, null);
  3. }
  4. private boolean getAns(TreeNode node, Integer minValue, Integer maxValue) {
  5. if (node == null) {
  6. return true;
  7. }
  8. if (minValue != null && node.val <= minValue) {
  9. return false;
  10. }
  11. if (maxValue != null && node.val >= maxValue) {
  12. return false;
  13. }
  14. return getAns(node.left, minValue, node.val) && getAns(node.right, node.val, maxValue);
  15. }

解法三 DFS BFS

解法二其实就是树的 DFS,也就是二叉树的先序遍历,然后在遍历过程中,判断当前的值是是否在区间中。所以我们可以用栈来模拟递归过程。

  1. public boolean isValidBST(TreeNode root) {
  2. if (root == null || root.left == null && root.right == null) {
  3. return true;
  4. }
  5. //利用三个栈来保存对应的节点和区间
  6. LinkedList<TreeNode> stack = new LinkedList<>();
  7. LinkedList<Integer> minValues = new LinkedList<>();
  8. LinkedList<Integer> maxValues = new LinkedList<>();
  9. //头结点入栈
  10. TreeNode pNode = root;
  11. stack.push(pNode);
  12. minValues.push(null);
  13. maxValues.push(null);
  14. while (pNode != null || !stack.isEmpty()) {
  15. if (pNode != null) {
  16. //判断栈顶元素是否符合
  17. Integer minValue = minValues.peek();
  18. Integer maxValue = maxValues.peek();
  19. TreeNode node = stack.peek();
  20. if (minValue != null && node.val <= minValue) {
  21. return false;
  22. }
  23. if (maxValue != null && node.val >= maxValue) {
  24. return false;
  25. }
  26. //将左孩子加入到栈
  27. if(pNode.left!=null){
  28. stack.push(pNode.left);
  29. minValues.push(minValue);
  30. maxValues.push(pNode.val);
  31. }
  32. pNode = pNode.left;
  33. } else { // pNode == null && !stack.isEmpty()
  34. //出栈,将右孩子加入栈中
  35. TreeNode node = stack.pop();
  36. minValues.pop();
  37. Integer maxValue = maxValues.pop();
  38. if(node.right!=null){
  39. stack.push(node.right);
  40. minValues.push(node.val);
  41. maxValues.push(maxValue);
  42. }
  43. pNode = node.right;
  44. }
  45. }
  46. return true;
  47. }

上边的 DFS 可以看出来一个缺点,就是我们判断完当前元素后并没有出栈,后续还会回来得到右孩子后才会出栈。所以其实我们可以用 BFS,利用一个队列,一层一层的遍历,遍历完一个就删除一个。

  1. public boolean isValidBST(TreeNode root) {
  2. if (root == null || root.left == null && root.right == null) {
  3. return true;
  4. }
  5. //利用三个队列来保存对应的节点和区间
  6. Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
  7. Queue<Integer> minValues = new LinkedList<>();
  8. Queue<Integer> maxValues = new LinkedList<>();
  9. //头结点入队列
  10. TreeNode pNode = root;
  11. queue.offer(pNode);
  12. minValues.offer(null);
  13. maxValues.offer(null);
  14. while (!queue.isEmpty()) {
  15. //判断队列的头元素是否符合条件并且出队列
  16. Integer minValue = minValues.poll();
  17. Integer maxValue = maxValues.poll();
  18. pNode = queue.poll();
  19. if (minValue != null && pNode.val <= minValue) {
  20. return false;
  21. }
  22. if (maxValue != null && pNode.val >= maxValue) {
  23. return false;
  24. }
  25. //左孩子入队列
  26. if(pNode.left!=null){
  27. queue.offer(pNode.left);
  28. minValues.offer(minValue);
  29. maxValues.offer(pNode.val);
  30. }
  31. //右孩子入队列
  32. if(pNode.right!=null){
  33. queue.offer(pNode.right);
  34. minValues.offer(pNode.val);
  35. maxValues.offer(maxValue);
  36. }
  37. }
  38. return true;
  39. }

解法四 中序遍历

参考这里>)。

解法三中我们用了先序遍历 和 BFS,现在来考虑中序遍历。中序遍历在 94 题中已经考虑过了。那么中序遍历在这里有什么好处呢?

中序遍历顺序会是左孩子,根节点,右孩子。二分查找树的性质,左孩子小于根节点,根节点小于右孩子。

是的,如果我们将中序遍历的结果输出,那么将会到的一个从小到大排列的序列。

所以我们只需要进行一次中序遍历,将遍历结果保存,然后判断该数组是否是从小到大排列的即可。

更近一步,由于我们只需要临近的两个数的相对关系,所以我们只需要在遍历过程中,把当前遍历的结果和上一个结果比较即可。

  1. public boolean isValidBST(TreeNode root) {
  2. if (root == null) return true;
  3. Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
  4. TreeNode pre = null;
  5. while (root != null || !stack.isEmpty()) {
  6. while (root != null) {
  7. stack.push(root);
  8. root = root.left;
  9. }
  10. root = stack.pop();
  11. if(pre != null && root.val <= pre.val) return false;
  12. pre = root;
  13. root = root.right;
  14. }
  15. return true;
  16. }

这几天都是二叉树的相关题,主要是对前序遍历,中序遍历的理解,以及 DFS,如果再用好递归,利用栈模拟递归,题目就很好解了。

windliang wechat

添加好友一起进步~

如果觉得有帮助的话,可以点击 这里 给一个 star 哦 ^^

如果想系统的学习数据结构和算法,强烈推荐一个我之前学过的课程,可以点击 这里 查看详情