6.17验证二叉树(LC98-M)
算法:
中序遍历下,输出的二叉搜索树节点的数值是有序序列。
有了这个特性,验证二叉搜索树,就相当于变成了判断一个序列是不是递增的了。
具体地:中序遍历时,判断当前节点是否大于中序遍历的前一个节点,如果大于,说明满足 BST(Binary Search Tree,二叉搜索树),继续遍历;否则直接返回 false。
调试过程:
原因:函数没有返回值。
应该把if (!isValidBST(root.right)) return false; 改成 return isValidBST(root.right);
在递归调用中,当返回`true
`时,表示当前节点及其子树是一个有效的二叉搜索树。由于二叉搜索树的定义要求左子树的所有节点都小于当前节点,右子树的所有节点都大于当前节点,因此只要发现任何一个子树不满足这个条件,就可以直接返回`false
`,不需要再继续执行后面的逻辑。
这两种写法在功能上是等效的,但使用递归时,有时候我们可以更加简洁地表达逻辑。让我们来看看这两种写法的区别和优劣势:
`return isValidBST(root.right);
`
这种写法直接返回`isValidBST(root.right)
`的结果。如果`isValidBST(root.right)
`返回`false
`,那么当前的函数也会返回`false
`。如果`isValidBST(root.right)
`返回`true
`,函数会立即中断,并将`true
`作为结果返回,表示当前树是一个有效的二叉搜索树。
修改后:
原因:“中”处不应该return true,因为这样直接把这次递归打断了。我们的逻辑是:中序遍历时,判断当前节点是否大于中序遍历的前一个节点,如果大于,说明满足 BST(Binary Search Tree,二叉搜索树),继续遍历;否则直接返回 false。
返回的要是false,只有false能打断这次递归。
修改后:
原因:在递归调用过程中未正确更新`pre
`的值。
问题出现在对`pre
`的更新上。在代码中,`pre
`被声明为局部变量,并且在每次递归调用时都会重新初始化为`root.val
`。这意味着每次递归调用时,`pre
`都会被重置为当前节点的值,而不会保留之前节点的值。
为了解决这个问题,可以将`pre
`声明为实例变量或者将其传递为参数,以便在递归调用中正确地维护前一个节点的值。
正确代码:
/*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {* int val;* TreeNode left;* TreeNode right;* TreeNode() {}* TreeNode(int val) { this.val = val; }* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {* this.val = val;* this.left = left;* this.right = right;* }* }*/
class Solution {long pre = Long.MIN_VALUE;public boolean isValidBST(TreeNode root) {if (root == null) return true;//左if (!isValidBST(root.left)) return false;//中:处理逻辑,root.val比pre大if (root.val <= pre) {//逻辑不对,直接return falsereturn false;}//若没有return false,则继续遍历pre = root.val; //右return isValidBST(root.right);}
}
注意:
`long pre = Long.MIN_VALUE;
`这行代码的作用是初始化一个`long
`类型的变量`pre
`,并将其赋值为`Long.MIN_VALUE
`。
在这里,`Long.MIN_VALUE
`是Java中`long
`类型的最小值常量。这个值是−2^(63),即−9223372036854775808。通过将`pre
`初始化为`Long.MIN_VALUE
`,代码确保了在遍历过程中任何遇到的节点值都会大于这个初始值。这对于比较节点值来判断是否满足BST的性质非常重要。
因此,这行代码的作用是为中序遍历过程中用于比较的先前节点值`pre
`进行初始化,以确保它在比较过程中具有一个合适的初始值。
Java中也有`Long.MAX_VALUE
`常量,它表示`long
`类型的最大值。`Long.MAX_VALUE
`的值是2^(63)−1,即9223372036854775807。
时间空间复杂度:
时间复杂度分析
在这段代码中,对于每个节点,我们只需常数时间来检查其值是否大于前一个节点的值。因此,时间复杂度可以表示为 O(n),其中 n 是树中节点的数量。
空间复杂度分析
空间复杂度取决于递归调用的深度。在最坏的情况下,如果树是一个不平衡的树,递归调用的深度将是O(n)。因此,空间复杂度为 O(n)。
因此,给定代码的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(n)。
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