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这篇文章主要讲解了“怎么使用Java递归推出给定节点数的所有形状二叉搜索树”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么使用Java递归推出给定节点数的所有形状二叉搜索树”吧!
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题目:给定节点,比如3,三个节点;返回一个队列,包括所有形状二叉搜索树(Binary Search Trees)。具体如下图。
给出三个点,返回三个节点组成不同形状的树。我当时看的时候没有注意到是二叉搜索树(BST),以为是任意二叉树,走了弯路。
这里先说下二叉搜索树,,所谓二叉搜索树,其实就是对于一棵二叉树,不存在重复值节点,任意节点的左节点的值小于父节点,右节点大于其父节点。主要为了搜索方便,这样就可以通过大小对比,只有sqrt(n)的速度搜索到某个给定值的节点。使用中序遍历二叉搜索树,可以得到一个顺序数列。
因为一开始没有注意到是二叉搜索树,所以就简单用普通二叉树的思路。
- 使用递归,求n个节点的形状队列,是把n-1个节点形状队列的每个树,可能增加的地方,增加一个节点,
- 可能存在增加后,图形相同的树,这时候使用序列化,把树存储一个字符串,并替换节点值为1;如果字符串相同,就是相同图形的树;这里使用字典来存储,把序列化的字符串作为key键值;因为字典的key键值是唯一,可以用来过滤重复树。
- 这个时候提交代码,发现不通过,才发现要二叉搜索树,不想改思路了,就定义一个方法,中序遍历那些已经算出来的树队列,按照中序遍历顺序赋值。
- 提交通过,不过效率太低了。学习了下,使用动态规划(Dynamical Plan) 才是明路,后面会再写一个DP方法的。
代码如下,也算是一个反面教材。
另外这个地方还有一个注意点,就是深度拷贝,因为每个唯一图形树都要保存,所以保存时候用深度拷贝。
# Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None import copy class Solution: cacheDict = {1:[TreeNode('x')]} def buildNewTree(self, Tree): nodelist = [Tree] NewTreeDict = {} while nodelist != []: templist = [] for node in nodelist: if node.left != None: templist.append(node.left) else: node.left = TreeNode('x') NewTreeDict[self.buildKey(Tree)] = (copy.deepcopy(Tree)) node.left = None if node.right != None: templist.append(node.right) else: node.right = TreeNode('x') NewTreeDict[self.buildKey(Tree)] = (copy.deepcopy(Tree)) node.right = None nodelist = templist return NewTreeDict def buildKey(self,Tree): Treekey = '' nodelist = [Tree] while nodelist !=[]: templist = [] for node in nodelist: if node.left != None: templist.append(node.left) Treekey = Treekey + '1' else: Treekey = Treekey + '0' if node.right != None: templist.append(node.right) Treekey = Treekey + '1' else: Treekey = Treekey + '0' nodelist = templist return Treekey def generateXTrees(self, n): if n in self.cacheDict.keys(): return self.cacheDict[n] else: TreeListDict = {} for Tree in self.generateXTrees(n-1): TreeListDict.update(self.buildNewTree(Tree)) self.cacheDict[n] = TreeListDict.values() return self.cacheDict[n] def generateTrees(self, n: int): sortTree = [] if n != 0: TreeList = self.generateXTrees(n) for tree in TreeList: sortTree.append(SortTheTree(copy.deepcopy(tree))) return sortTree def SortTheTree(Tree): sortNum = 1 Treelist = [Tree] nodePoint = Tree while Treelist !=[] or nodePoint.val == 'x': if nodePoint.left != None and nodePoint.left.val == 'x': nodePoint = nodePoint.left Treelist.append(nodePoint) elif nodePoint.right != None and nodePoint.right.val == 'x': if nodePoint.val == 'x': nodePoint.val = sortNum sortNum = sortNum + 1 nodePoint = nodePoint.right Treelist.append(nodePoint) else: if nodePoint.val == 'x': nodePoint.val = sortNum sortNum = sortNum + 1 if Treelist != []: nodePoint = Treelist.pop() return Tree
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