Tips 2020-08-08
题目来源:力扣(LeetCode)https://leetcode-cn.com/problems/recover-binary-search-tree
二叉搜索树中的两个节点被错误地交换。
请在不改变其结构的情况下,恢复这棵树。
示例 1:
输入: [1,3,null,null,2] 1 / 3 2 输出: [3,1,null,null,2] 3 / 1 2
示例 2:
输入: [3,1,4,null,null,2] 3 / 1 4 / 2 输出: [2,1,4,null,null,3] 2 / 1 4 / 3
进阶:
题目中说明,二叉搜索树中的两个节点被错误地交换,需要在不改变结构的情况下恢复二叉搜索树。
我们知道,使用中序遍历二叉搜索树时,得到的序列必然是递增的。如果二叉搜索树的节点被错误交换,那么使用中序遍历,就能够定位到错误的节点。
假设有一个递增的序列 [1, 2, 3, 4]
,如果我们交换相邻的位置,比如 2 和 3,那么序列就会变为 [1, 3, 2, 4]
。此时,这里会出现一处错误点,因为 3 > 2
不满足序列递增。如果我们交换不相邻的位置,例如 1 和 4,那么序列就会变为 [4, 2, 3, 1]
,此时,会出现两个错误点,4 > 2
和 3 > 1
不满足序列递增。
这里,我们可以判断,当两个节点被错误交换时,最多会产生两处错误。
这里额外提及下,因为前面给的例子,是先给定的递增序列,我们假设取交换两个节点。但如果给的是已经交换的节点,如何将节点恢复至正确的位置。从上面假设的分析中,我们可以看到,如果是相邻的节点被交换,那么我们只要再次交换两个节点即可;但如果不是相邻节点被交换,我们可以发现,两处错误点,只要将前面第一处错误的左边节点,与后面第二处错误的右边节点交换,即可恢复。
在这里,我们能直接想到的就是,利用一个数组,去存储使用中序遍历二叉搜索树的值序列,只要能够找到错误的地方,就能够将其更正。
但这里,我们不使用额外的数组去存储使用中序遍历二叉搜索树的值序列。因为前面根据分析能够判断,当两个节点被错误交换,最多会出现两个错误。那么我们只要关心中序遍历的值序列每个相邻的位置大小是否不对。下面是具体的算法(使用中序遍历访问):
在这里,我们用递归来实现这个算法。具体代码见【代码实现 # 中序遍历(递归)】
注意: 这个算法,在最差的情况下,也就是需要交换的位置出现在树的最右侧的叶子节点中,那么这个算法同样还是会遍历整个二叉搜索树。
在题目进阶处提及,是否能够实现常数时间复杂度的算法。在官方题解中提及的就是 Morris 算法,并且也进一步描述了这个算法的信息。如果有兴趣了解的话,可以从下方的链接入口继续了解。
那么在这里,笔者就仅使用 Morris 的思想去尝试解决该问题,就不再额外展开描述。
具体的代码见【代码实现 # Morris 算法】
# 中序遍历(递归) # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self.val = val # self.left = left # self.right = right class Solution: def recoverTree(self, root: TreeNode) -> None: """ Do not return anything, modify root in-place instead. """ # 用 pre_node 记录遍历的最后一个节点 self.pre_node = TreeNode(float(‘-inf‘)) # 用来标记两个错误 self.first_error_node = None self.second_error_node = None self.count = 0 def in_order(root): if not root: return None in_order(root.left) # 比较 pre_node 值与当前节点的值 if self.pre_node.val >= root.val and self.first_error_node == None: # 如果 pre_node >= root.val 表示此处出错,进行记录 self.first_error_node = self.pre_node if self.pre_node.val >= root.val and self.first_error_node: # 这里标记第二处错误,无论是出现一次错误还是两次错误都适用 self.second_error_node = root # 出现两次可以终止 self.count += 1 if self.count == 2: return # 维护 pre_node self.pre_node = root in_order(root.right) in_order(root) # 交换节点 self.first_error_node.val, self.second_error_node.val = self.second_error_node.val, self.first_error_node.val # Morris 算法 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self.val = val # self.left = left # self.right = right class Solution: def recoverTree(self, root: TreeNode) -> None: """ Do not return anything, modify root in-place instead. """ first_error = None second_error = None pre_node = TreeNode(float(‘-inf‘)) predecessor = None while root: if root.left: predecessor = root.left # 当节点有左孩子时,找到当前节点的最右的节点 while predecessor.right and predecessor.right != root: predecessor = predecessor.right # 如果 predecessor 节点的右孩子为 None,将右指针指向 root,然后遍历左子树 if predecessor.right == None: predecessor.right = root root = root.left # 若 predecessor 节点的右孩子不为空,同样将指针指向 root # 同时说明左子树遍历完成,置空 predecessor 右孩子,访问 root 的右孩子 else: # 没有左孩子,直接访问右孩子 if pre_node.val >= root.val and first_error == None: first_error = pre_node if pre_node.val >= root.val and first_error: second_error = root pre_node = root # 置空 predecessor predecessor.right = None root = root.right else: # 没有左孩子,直接访问右孩子 if pre_node.val >= root.val and first_error == None: first_error = pre_node if pre_node.val >= root.val and first_error: second_error = root pre_node = root root = root.right first_error.val, second_error.val = second_error.val, first_error.val
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