Leetcode--Tree(python)

98. Validate Binary Search Tree
Given a binary tree, determine if it is a valid binary search tree (BST).
Assume a BST is defined as follows:

The left subtree of a node contains only nodes with keys less than the node’s key.

The right subtree of a node contains only nodes with keys greater than the node’s key.

Both the left and right subtrees must also be binary search trees.

Example 1:

    2
   / \
  1   3

Input: [2,1,3]
Output: true
Example 2:

    5
   / \
  1   4
     / \
    3   6

Input: [5,1,4,null,null,3,6]
Output: false
Explanation: The root node's value is 5 but its right child's value is 4.

treeの定義:val、left、right二叉検索ツリーは、各ノードの値が左ノードより大きく、右ノードより小さく、左ノードと右ノードもこの条件を満たすことを意味します.注意各ノードの判断については、最小値と最大値が与えられる.中間ノードは左側のすべてのサブノードより大きく、右側のすべてのサブノードより小さくなければならない(注意が小さく、等しくない).float(‘inf’)で最値を定義するので、再帰的には2つの値が入力される.

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution(object):
    def isValidBST(self, root, lowest = float('-inf'), highest = float('inf')):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: bool
        """
        
        if root == None:
            return True
        
        val = root.val
        if val <= lowest or val>= highest:
            return False
        
        if not self.isValidBST(root.left, lowest, val):
            return False
        
        if not self.isValidBST(root.right, val, highest):
            return False
        
        return True
        

第2の解法:中序遍歴を使用して、基本的にすべての二叉検索ツリーの操作はこのようにすることができます4つの主要な遍歴思想は:前序遍歴:ルートノード->左サブツリー->右サブツリー中序遍歴:左サブツリー->ルートノード->右サブツリー後序遍歴:左サブツリー->右サブツリー->ルートノード階層遍歴:階層遍歴だけでいい
注意:preノードはclass内で定義され、定義時にselfはありません.

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution(object):
    pre=None 
   
    def isValidBST(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: bool
        """
        if root is None: 
            return True
        Bool= self.isValidBST(root.left)
        
        if self.pre!=None:
            Bool=Bool and (self.pre.val<root.val)
        
        self.pre=root
        
        Bool=Bool and self.isValidBST(root.right)
        return Bool
        

99. Recover Binary Search Tree
Two elements of a binary search tree (BST) are swapped by mistake. Recover the tree without changing its structure.

Example 1:

Input: [1,3,null,null,2]

   1
  /
 3
  \
   2

Output: [3,1,null,null,2]

   3
  /
 1
  \
   2
Example 2:

Input: [3,1,4,null,null,2]

  3
 / \
1   4
   /
  2

Output: [2,1,4,null,null,3]

  2
 / \
1   4
   /
  3

Follow up:
A solution using O(n) space is pretty straight forward. Could you devise a constant space solution?
同様に中順ループを使用すればよいので、preノードが前駆ノードを表すことを定義する必要があります.2つのノードが逆転しているので、2つのノードの位置を見つけるだけです.n 1で1番目のずれの要素を格納し、n 2で2番目を格納し、交換すればよい.

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution(object):
    def recoverTree(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        :rtype: None Do not return anything, modify root in-place instead.
        """
        self.n1, self.n2, self.pre = None, None, None
        self.inorder(root)
        self.n1.val, self.n2.val = self.n2.val, self.n1.val
        
        
    def inorder(self, root):
        if root ==None:
            return
        self.inorder(root.left)
        if self.pre!=None and self.pre.val > root.val:
            if self.n1 == None:
                self.n1=self.pre
            self.n2=root
            
        self.pre=root
        self.inorder(root.right)