【面试高频题】难度 1/5,简单二叉树寻值问题
**## 题目描述
这是 LeetCode 上的 230. 二叉搜索树中第K小的元素 ,难度为 中等。
Tag : 「二叉树」、「中序遍历」、「树的搜索」
给定一个二叉搜索树的根节点 root
,和一个整数 k
,请你设计一个算法查找其中第 k
个最小元素(从 11 开始计数)。
示例 1:
输入:root = [3,1,4,null,2], k = 1 输出:1 复制代码
示例 2:
输入:root = [5,3,6,2,4,null,null,1], k = 3 输出:3 复制代码
提示:
- 树中的节点数为 n 。
- 1<=�<=�<=1041<=k<=n<=104
- 0<=����.���<=1040<=Node.val<=104
树的遍历 + 排序
朴素的做法是先对二叉树进行一次完整遍历,将所有节点存入列表中,最后对列表排序后返回目标值。
树的遍历可以使用 DFS
或 BFS
。
代码:
class Solution { List<Integer> list = new ArrayList<>(); public int kthSmallest(TreeNode root, int k) { dfs(root); Collections.sort(list); return list.get(k - 1); } void dfs(TreeNode root) { if (root == null) return ; list.add(root.val); dfs(root.left); dfs(root.right); } } 复制代码
- 时间复杂度:树的遍历时间复杂度为 �(�)O(n);排序的复杂度为 �(�log�)O(nlogn)。整体复杂度为 �(�log�)O(nlogn)
- 空间复杂度:�(�)O(n)
树的遍历 + 优先队列(堆)
相比于先直接拿到所有节点再排序的解法一,另外一种做法是使用「优先队列(堆)」来做。
由于我们返回的是第 �k 小的数,因此我们可以构建一个容量为 �k 的大根堆。
根据大根堆的元素个数和当前节点与堆顶元素的关系来分情况讨论:
- 大根堆元素不足 �k 个:直接将当前节点值放入大根堆;
- 大根堆元素为 �k 个,根据堆顶元素和当前节点值的大小关系进一步分情况讨论:如果当前节点值元素大于堆顶元素,说明当前节点值不可能在第 �k 小的范围内,直接丢弃;如果当前节点值元素小于堆顶元素,说明当前节点值可能在第 �k 小的范围内,先 poll 一个再 add 进去。
树的遍历可以使用 DFS
或 BFS
。
代码:
class Solution { public int kthSmallest(TreeNode root, int k) { PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>((a,b)->b-a); Deque<TreeNode> d = new ArrayDeque<>(); d.addLast(root); while (!d.isEmpty()) { TreeNode node = d.pollFirst(); if (q.size() < k) { q.add(node.val); } else if (q.peek() > node.val) { q.poll(); q.add(node.val); } if (node.left != null) d.addLast(node.left); if (node.right != null) d.addLast(node.right); } return q.peek(); } } 复制代码
- 时间复杂度:树的遍历时间复杂度为 �(�)O(n);使用优先队列(堆)复杂度为 �(�log�)O(nlogk)。整体复杂度为 �(�log�)O(nlogk)
- 空间复杂度:空间多少取决于
d
和q
使用的容量,q
最多不超过 �k 个元素,复杂度为 �(�)O(k),d
最多不超过二叉树的一层,复杂度为 �(�)O(n)。整体复杂度为 �(�+�)O(n+k)
中序遍历
上述两种节点,都没有利用该树为二叉搜索树的特性。
而我们知道,二叉搜索树的中序遍历是有序的,因此我们只需要对二叉搜索树执行中序遍历,并返回第 �k 小的值即可。
中序遍历有「迭代」和「递归」两种写法。
代码:
class Solution { public int kthSmallest(TreeNode root, int k) { Deque<TreeNode> d = new ArrayDeque<>(); while (root != null || !d.isEmpty()) { while (root != null) { d.addLast(root); root = root.left; } root = d.pollLast(); if (--k == 0) return root.val; root = root.right; } return -1; // never } } 复制代码
class Solution { int k, ans; public int kthSmallest(TreeNode root, int _k) { k = _k; dfs(root); return ans; } void dfs(TreeNode root) { if (root == null || k <= 0) return ; dfs(root.left); if (--k == 0) ans = root.val; dfs(root.right); } } 复制代码
- 时间复杂度:由于存在对 �k 大小的剪枝,因此整个遍历顺序是从小到大进行遍历,搜索到目标值即结束。复杂度为 �(�)O(k)
- 空间复杂度:令 ℎh 为树高,复杂度为 �(ℎ)O(h)
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.230
篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
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