LeetCode 173: 二叉搜索树迭代器
题目描述:
实现一个二叉搜索树迭代器 (BSTIterator),基于二叉搜索树(BST)的中序遍历,按升序遍历其节点值。具有以下利用:
- BSTIterator(TreeNode root):初始化对象并将指针设置为二叉树中的最小元素。
- int next():返回 BST 的下一个最小元素。
- boolean hasNext():如果指针指向的元素不是 BST 的最后一个元素,返回 true,否则返回 false。
题解思绪
中序遍历是 左 -> 根 -> 右 顺序。二叉搜索树特性是左子树的值小于根节点,右子树的值大于根节点。因此中序遍历二叉搜索树会得到一个递增的序列。
本题需要办理的题目:
- 高效地返回 BST 的下一个最小值。
- 较低的空间复杂度(尽量不一次性将所有节点存储起来)。
解法 1:直接存储中序遍历序列
思绪:
- 在构造函数中对 BST 执行一次完全的中序遍历,将所有节点值存储到一个列表 inOrderList 中。
- 使用一个指针 index 来标记当前 next() 返回的元素索引。
- hasNext() 判定 index 是否超过 inOrderList 的最大索引。
模板代码:
- class BSTIterator {
- private List<Integer> inOrderList;
- private int index;
- public BSTIterator(TreeNode root) {
- inOrderList = new ArrayList<>();
- index = 0;
- inOrderTraversal(root); // 构造中序遍历序列
- }
- /** 中序遍历,存储到列表中 */
- private void inOrderTraversal(TreeNode root) {
- if (root == null) return;
- inOrderTraversal(root.left);
- inOrderList.add(root.val);
- inOrderTraversal(root.right);
- }
- /** 返回 BST 中的下一个最小值 */
- public int next() {
- return inOrderList.get(index++);
- }
- /** 判断是否还有下一个值 */
- public boolean hasNext() {
- return index < inOrderList.size();
- }
- }
复制代码 时间和空间复杂度:
- 时间复杂度:
- 构造函数:O(N),需要对 BST 完整遍历一遍。
- next() 和 hasNext():O(1)。
- 空间复杂度:
- 长处:
- 缺点:
解法 2:迭代 + 栈
思绪:
- 基于中序遍历的特性,使用显式栈来模仿递归的调用栈。
- 中序遍历需要先处理左子树,直到找到最左端。
- 然后处理根节点,最后处理右子树。
- 在初始化时,将从根节点出发,沿左子树路径上的所有节点压入栈。
- next() 时,从栈中弹出栈顶节点:
- 如果该节点有右子树,则对右子树执行相同利用(即将右子树路径上的所有左节点压入栈)。
- hasNext() 简单检查栈是否为空。
模板代码:
- class BSTIterator {
- private Stack<TreeNode> stack;
- public BSTIterator(TreeNode root) {
- stack = new Stack<>();
- pushLeft(root); // 初始化时沿左子树一路压栈
- }
- /** 将 root 节点的所有左子树节点压入栈 */
- private void pushLeft(TreeNode root) {
- while (root != null) {
- stack.push(root);
- root = root.left;
- }
- }
- /** 返回 BST 中的下一个最小值 */
- public int next() {
- TreeNode node = stack.pop();
- // 如果节点有右子树,对右子树重复压栈操作
- if (node.right != null) {
- pushLeft(node.right);
- }
- return node.val;
- }
- /** 判断是否还有下一个值 */
- public boolean hasNext() {
- return !stack.isEmpty();
- }
- }
复制代码 时间和空间复杂度:
- 时间复杂度:
- next():均派 O(1)。每个节点被压栈和弹栈各一次,总共为 O(N)。
- hasNext():O(1)。
- 空间复杂度:
- 最坏环境下 O(H),其中 H 是 BST 的高度(栈中最多存储完整的树高路径)。
- 长处:
- 空间服从更高,尤其是对于稀疏树或深度较大的 BST。
- 缺点:
解法 3:递归生成器
使用 Java 的递归生成器(基于队列模仿生成器),一次处理一个值。
思绪:
- 使用一个队列 queue 存储中序遍历的节点值。
- 初始化时通过递归中序遍历,将节点值入队。
- 在 next() 时,从队头取值;hasNext() 检查队列是否为空。
模板代码:
- class BSTIterator {
- private Queue<Integer> queue; // 使用队列存储中序遍历结果
- public BSTIterator(TreeNode root) {
- queue = new LinkedList<>();
- inOrderTraversal(root);
- }
- /** 中序遍历,将节点值入队 */
- private void inOrderTraversal(TreeNode root) {
- if (root == null) return;
- inOrderTraversal(root.left);
- queue.offer(root.val);
- inOrderTraversal(root.right);
- }
- /** 返回 BST 中的下一个最小值 */
- public int next() {
- return queue.poll();
- }
- /** 判断是否还有下一个值 */
- public boolean hasNext() {
- return !queue.isEmpty();
- }
- }
复制代码 时间和空间复杂度:
- 时间复杂度:
- 构造函数:O(N),一次构建中序遍历结果。
- next() 和 hasNext():O(1)。
- 空间复杂度:
- 长处:
- 缺点:
快速 AC 的发起
- 对于实际口试场景,发起优先选择 解法 2(迭代 + 栈):
- 它时间和空间服从较高,是真正的「惰性遍历」。
- 运用了栈来模仿递归过程,是二叉树迭代题目的普适模板。
- 初始实现逻辑简单的环境下,可以实现 解法 1(存储序列)。
- 生成器法(解法 3)可以用于创建类似流式数据的接口实现。
经典变体题目
1. Binary Search Tree Preorder Iterator
- 题目: 按照「先序遍历」(根 -> 左 -> 右)的顺序实现类似的 Iterator。
- 解法:
- 使用栈来模仿先序遍历。
- 每次 next() 弹出栈顶节点,同时将 右子树 和 左子树(留意顺序)依次入栈。
- class PreorderIterator {
- private Stack<TreeNode> stack;
- public PreorderIterator(TreeNode root) {
- stack = new Stack<>();
- if (root != null) stack.push(root);
- }
- public boolean hasNext() {
- return !stack.isEmpty();
- }
- public int next() {
- TreeNode node = stack.pop();
- if (node.right != null) stack.push(node.right); // 右子树先入栈
- if (node.left != null) stack.push(node.left); // 左子树后入栈
- return node.val;
- }
- }
复制代码 2. Postorder Iterator
- 题目: 按照「后序遍历」(左 -> 右 -> 根)实现迭代器。
- 解法:
- 利用双栈实现:第一栈模仿 root-right-left 的顺序,第二栈翻转为真正的后序遍历结果。
- 使用一个布尔变量标记访问状态,写法略复杂。
- class PostorderIterator {
- private Stack<TreeNode> stack1;
- private Stack<TreeNode> stack2;
- public PostorderIterator(TreeNode root) {
- stack1 = new Stack<>();
- stack2 = new Stack<>();
- if (root != null) stack1.push(root);
- while (!stack1.isEmpty()) {
- TreeNode node = stack1.pop();
- stack2.push(node);
- if (node.left != null) stack1.push(node.left);
- if (node.right != null) stack1.push(node.right);
- }
- }
- public boolean hasNext() {
- return !stack2.isEmpty();
- }
- public int next() {
- return stack2.pop().val;
- }
- }
复制代码 3. 二叉树层序遍历迭代器
- 题目: 按照「层序遍历」(逐层从上到下、从左到右)的顺序实现迭代器。
- 解法:
- class LevelOrderIterator {
- private Queue<TreeNode> queue;
- public LevelOrderIterator(TreeNode root) {
- queue = new LinkedList<>();
- if (root != null) queue.offer(root);
- }
- public boolean hasNext() {
- return !queue.isEmpty();
- }
- public int next() {
- TreeNode node = queue.poll();
- if (node.left != null) queue.offer(node.left);
- if (node.right != null) queue.offer(node.right);
- return node.val;
- }
- }
复制代码 总结
- 核心解法:
- 解法 2(迭代 + 栈)是最核心的技巧,适用于惰性遍历场景,推荐用于实际使用和口试。
- 经典变种:
- 各类二叉树遍历模式(中序、先序、后序、层序)的迭代器实现都可以通过栈或队列模仿递归来实现。
- 快速 AC 的关键:
- 掌握递归和迭代的转换,机动选择数据布局(栈或队列)。
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