【LeetCode】173. Binary Search Tree Iterator解題報告(Python)

作者:負雪明ろうそくid:fuxuemingzhu個人ブログ:http://fuxuemingzhu.cn/
目次

タイトル説明

テーマ大意

解題方法

すべてのノード

を保存する.

左ノード

のみ保持

日付

タイトルアドレス:https://leetcode.com/problems/binary-search-tree-iterator/description/
タイトルの説明
Implement an iterator over a binary search tree (BST). Your iterator will be initialized with the root node of a BST.
Calling next() will return the next smallest number in the BST.
Example:

BSTIterator iterator = new BSTIterator(root);
iterator.next();    // return 3
iterator.next();    // return 7
iterator.hasNext(); // return true
iterator.next();    // return 9
iterator.hasNext(); // return true
iterator.next();    // return 15
iterator.hasNext(); // return true
iterator.next();    // return 20
iterator.hasNext(); // return false

Note: next() and hasNext() should run in average O(1) time and uses O(h) memory, where h is the height of the tree.
Credits: Special thanks to @ts for adding this problem and creating all test cases.
テーマの大意
BSTの大きい順から小さい順に値を出力する動作を実現する.2つの関数,hasNext()およびnext()を実現し,動作の時間的複雑度はO(1),空間的複雑度はO(h)であった.
解題方法
すべてのノードを保存
一般的に,時間に対する要求は比較的厳しく,空間を用いて補償することができる.したがって、スタックを使用して、初期化の過程で、中序遍歴を使用して、BSTの中序遍歴が秩序化されているという特徴を使用します.hasnext()とnext()を再定義するのは簡単です.
中序遍歴を小さく改良し,降順配列をもたらした.
しかし,我々が注意しなければならないのは,次のやり方の空間的複雑度がO(N)であるため,厳密には問題の要求に合致しないことである.
pythonコードは次のとおりです.

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

class BSTIterator(object):
    def __init__(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        """
        self.stack = []
        self.inOrder(root)
    
    def inOrder(self, root):
        if not root:
            return
        self.inOrder(root.right)
        self.stack.append(root.val)
        self.inOrder(root.left)
    
    def hasNext(self):
        """
        :rtype: bool
        """
        return len(self.stack) > 0

    def next(self):
        """
        :rtype: int
        """
        return self.stack.pop()

# Your BSTIterator will be called like this:
# i, v = BSTIterator(root), []
# while i.hasNext(): v.append(i.next())

左ノードのみ保持
次の方法の空間的複雑さはO(h)であり,遍歴するノードのすべての左子を保存するたびに行われる.このように,毎回最大H個のノードが保存され,このノードを遍歴した後,そのノードの右の子のすべての左の子をスタックに置く必要があり,これが中順遍歴の過程である.

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

class BSTIterator(object):

    def __init__(self, root):
        """
        :type root: TreeNode
        """
        self.stack = []
        self.push_left(root)
        
    def next(self):
        """
        @return the next smallest number
        :rtype: int
        """
        node = self.stack.pop()
        self.push_left(node.right)
        return node.val

    def hasNext(self):
        """
        @return whether we have a next smallest number
        :rtype: bool
        """
        return self.stack

    def push_left(self, root):
        while root:
            self.stack.append(root)
            root = root.left
        
# Your BSTIterator object will be instantiated and called as such:
# obj = BSTIterator(root)
# param_1 = obj.next()
# param_2 = obj.hasNext()

日付
2018年3月4日2019年3月23日-週末も頑張りましょう