题目描述(中等难度)
一个二叉查找树,实现一个迭代器。next
依次返回树中最小的值,hasNext
返回树中是否还有未返回的元素。
二叉查找树是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树:
- 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;
- 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;
- 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树;
- 没有键值相等的节点。
思路分析
如果做过 108 题 和 109 题 ,这里看到二分查找树,一定会想到它的一个性质。「二分查找树的中序遍历依次得到的元素刚好是一个升序数组」,所以这道题无非就是把中序遍历的结果依次输出即可。
至于中序遍历,在 94 题 已经做过了,里边介绍了三种解法,下边的解法也是依赖于之前中序遍历的代码,大家可以先过去看一下。
解法一
先不考虑题目 Note
中要求的空间复杂度和时间复杂度,简单粗暴一些。在构造函数中,对二叉树进行中序遍历,把结果保存到一个队列中,然后 next
方法直接执行出队操作即可。至于 hasNext
方法的话,判断队列是否为空即可。
class BSTIterator {
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
public BSTIterator(TreeNode root) {
inorderTraversal(root);
}
private void inorderTraversal(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
inorderTraversal(root.left);
queue.offer(root.val);
inorderTraversal(root.right);
}
/** @return the next smallest number */
public int next() {
return queue.poll();
}
/** @return whether we have a next smallest number */
public boolean hasNext() {
return !queue.isEmpty();
}
}
时间复杂度的话,构造函数因为遍历了一遍二叉树,所以是 O(n)
,对于 next
和 hasNext
方法都是 O(1)
。
空间复杂度,用队列保存了所有的节点值,所以是 O(n)
,此外中序遍历递归压栈的过程也需要 O(h)
的空间。
解法二
解法一中我们把所有节点都保存了起来,其实没必要一次性保存所有节点,而是需要一个输出一个即可。
所以我们要控制中序遍历的进程,不要让它一次性结束,如果用解法一递归的方法去遍历那就很难控制了,所以自然而然的会想到用栈模拟递归的过程。
下边是 94 题 解法二的代码。
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
List<Integer> ans = new ArrayList<>();
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
TreeNode cur = root;
while (cur != null || !stack.isEmpty()) {
//节点不为空一直压栈
while (cur != null) {
stack.push(cur);
cur = cur.left; //考虑左子树
}
//节点为空,就出栈
cur = stack.pop();
//当前值加入
ans.add(cur.val);
//考虑右子树
cur = cur.right;
}
return ans;
}
和这道题糅合一起也很简单了,只需要把 stack
和 cur
作为成员变量,然后每次调用 next
就执行一次 while
循环,并且要记录当前值,结束掉本次循环。
class BSTIterator {
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
TreeNode cur = null;
public BSTIterator(TreeNode root) {
cur = root;
}
/** @return the next smallest number */
public int next() {
int res = -1;
while (cur != null || !stack.isEmpty()) {
// 节点不为空一直压栈
while (cur != null) {
stack.push(cur);
cur = cur.left; // 考虑左子树
}
// 节点为空,就出栈
cur = stack.pop();
res = cur.val;
// 考虑右子树
cur = cur.right;
break;
}
return res;
}
/** @return whether we have a next smallest number */
public boolean hasNext() {
return cur != null || !stack.isEmpty();
}
}
时间复杂度的话,对于 next
方法,大多数时候是 O(1)
,但最坏情况因为最里边的 while
循环,其实有可能达到 O(n)
。但如果算均摊时间复杂度的话,其实还是 O(1)
,因为每个节点最多也就经过两次就出栈了。
空间复杂度,这里只需要消耗栈的空间,也就是 O(h)
。
总
这道题关键就是要知道二叉搜寻树的中序遍历是升序序列,然后问题其实就转移到怎么进行中序遍历了。
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