ds之树

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数据结构的树

题目

给予一个二叉树的根节点，验证该树是否是二叉树搜索树，在O(n)时间内。

分析与解答

二叉搜索树是一种特殊的二叉树

它满足如下的条件：

  • 结点的左子树所有结点的值都小于等于该结点的值。
  • 结点的右子树所有结点的值都大于该结点的值。
  • 结点的左右子树同样都必须是二叉搜索树。

也就是说

  • 任何一个节点的key值都比它左子树上的节点的key值要大，但是比它右子树上的key值要小。
  • 节点查找、插入、删除等操作的时间复杂度都是O(logn)

主要的一个特点 就是中序遍历一棵树 会得到一个递增的序列

在此题目的条件是給出一个根节点

简化起见 考虑简单的情况

即是給出的二叉树形式为列表的形式 顺序为前序 也就是一个元素就是根节点

比如

[5,1,4,#,#,3,6] 这个是給出的二叉树 根节点为第一个元素 也就是5

注意一下 实际上在 python 当中給出的应该是这样的列表

[5, 1, 4, None, None, 3, 6]

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def traverse_binary_tree(node, callback):
    if node is None:
        return
    traverse_binary_tree(node.leftChild, callback)
    callback(node.value)
    traverse_binary_tree(node.rightChild, callback)
    
    
def get_inorder_traversal(root):
    result = []
    traverse_binary_tree(root, lambda element: result.append(element))
    return result

解法

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class Solution1(object):

	def valid_bst(self, root):
	    # 直接先中序遍历 得到序列
	    def inorder_traversal(root):
	        if root is None:
	            return []
	        res = []
	        res += inorder_traversal(root.left)
	        res.append(root.val)
	        res += inorder_traversal(root.right)
	        return res
	
	    # 根据中序遍历的结果进行比对
	    return (inorder_traversal(root) == sorted(list(set(inorder_traversal(root)))))

另外也可以依次比较左右子树各个子节点的值 保证 左 < zhong < 右

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class Solution2(object):

	def valid_bst(self, root):
		return self.helper(root, -2**64, 2**64-1)
		
	def helper(self, root, left, right):
		if root is None:
			return True
		if left >= root.val or right <= root.val:
			return False
		retun self.helper(root.left, left, root.val) and self.helper(root.right, root.val, right)

工程化的项目当中 一般是测试先行 也就是说需要先把测试用例这些东西准备好

在此 为了完善起见 肯定是需要补上测试用例的

能跑过测试 说明代码是正确的

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class Node(object):

    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None

    def get_val(self):
        return self.val

    def dict_form(self):
        dict_set = {
            "val": self.val,
            "left": self.left,
            "right": self.right,
        }
        return dict_set

    def __str__(self):
        return str(self.val)


class Tree(object):

    def __init__(self, data_list):
        # 初始化即将传入的列表的迭代器
        self.root = data_list[0] if data_list else None
        self.it = iter(data_list)

    def create_tree(self, bt=None):
        try:
            # 获取下一个元素
            next_data = next(self.it)
            # 如果当前列表元素为 "#", 则认为其为 None
            if next_data == '#' or next_data is None:
                bt = None
            else:
                bt = Node(next_data)
                bt.left = self.create_tree(bt.left)
                bt.right = self.create_tree(bt.right)
        except Exception as e:
            print(e)

        return bt

    # 前序遍历
    def preorder_traverse(self, bt):
        if bt is not None:
            print(bt.val, end=" ")
            self.preorder_traverse(bt.left)
            self.preorder_traverse(bt.right)

    # 中序遍历
    def inorder_traverse(self, bt):
        if bt is not None:
            self.inorder_traverse(bt.left)
            print(bt.val, end=" ")
            self.inorder_traverse(bt.right)

    # 后序遍历
    def postorder_traverse(self, bt):
        if bt is not None:
            self.postorder_traverse(bt.left)
            self.postorder_traverse(bt.right)
            print(bt.val, end=" ")

    # 综合打印
    def print_traverse(self, bt):
        print("前序遍历: ", end="")
        self.preorder_traverse(bt)
        print('\n')
        print("中序遍历: ", end="")
        self.inorder_traverse(bt)
        print('\n')
        print("后序遍历: ", end="")
        self.postorder_traverse(bt)
        print('\n')


if __name__ == "__main__":
    data_list = list("124#7###35##68###")
    btree = Tree(data_list)
    root = btree.create_tree()
    btree.print_traverse(root)

首先可以运行tests.py 文件 里面暂时只放了6个测试用例 可以看到是通过的

本次 运行环境为 python3.5

当然工程环境下可能有上百个以上的测试用例