BST 第一步,什么是BST,所谓BST就是满足一种特定性质的二叉树,这个性质一般情况是当前节点的权值比他的左子树的所有点的权值大,比他的右子树的所有点的权值小,满足这样性质的二叉树就称为BST,下面给一个例子.如图,就是一棵BST,显而易见,我们可以看出他的中序遍历是用点权从小到大排序之后的顺序.讲到这里,就会有人发问,如果有多个相同权值的点怎么办?定义里没有提到相同啊.这个问题很好回答,我们可以在维护BST的同时,维护一个数组,用来存当前节点的权值出现几次,输出时特殊处理就好啦(下图).这就…

Given a root node reference of a BST and a key, delete the node with the given key in the BST. Return the root node reference (possibly updated) of the BST. Basically, the deletion can be divided into two stages: Search for a node to remove. If the n…

Serialization is the process of converting a data structure or object into a sequence of bits so that it can be stored in a file or memory buffer, or transmitted across a network connection link to be reconstructed later in the same or another comput…

Given a binary tree, find the largest subtree which is a Binary Search Tree (BST), where largest means subtree with largest number of nodes in it. Note:A subtree must include all of its descendants.Here's an example: 10 / \ 15 / \ \ 1 8 7 The Largest…

Given a binary search tree and a node in it, find the in-order successor of that node in the BST. Note: If the given node has no in-order successor in the tree, return null. 这道题让我们求二叉搜索树的某个节点的中序后继节点,那么我们根据BST的性质知道其中序遍历的结果是有序的, 是我最先用的方法是用迭代的中序遍历方法,然后用…

Given a binary search tree, write a function kthSmallest to find the kth smallest element in it. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ BST's total elements. Follow up: What if the BST is modified (insert/delete operations) often and you nee…

这篇博文主要初步介绍Binary Search Tree(BST)的一些基本功能以及应用场景,由于BST的相关知识比较多,下一节会接着补充BST的一些功能.这一节主要分为以下三个要素: BST 的定义 BST的应用场景 BST searching 分析 BST insertion 分析 最大值/最小值的查找 Next Larger Key的分析 一:BST的定义 invariant: BST是对于任意的node x,如果node y是node x的左边的节点, 那么Key(y) <= Key(x…

前面一章介绍了BST的结构和一些简单的基本功能,例如:insert,findMin,nextLarger等等.这一节主要讲解一些BST的delete node操作还有BST的height的分析以及一些潜在的问题.即本节主要包括以下2个部分: 1,Analysis of deletion 2,Tree height analysis 一:Node deletion delete node的过程是需要依靠前一章的知识,需要了解nextLarger的过程和含义.然后在此基础之上,我们可以将删除node…

Treap讲解 上一篇blog提出了Treap这个算法,在这里我就要详细讲解. 首先,我们可以从字面上理解这个算法,Treap这个单词是由Tree和Heap两个单词构成的,所以它的性质就很好理解了,明显就是同时满足Tree和Heap两个算法的性质,那么Tree是什么呢? Heap又是什么呢?Tree是BST,而Heap是堆,如果这两个算法不懂的话可以先学习一下,因为Treap是在这两个算法的基础上产生的,BST可以看我的上一篇博客,而Heap就只能再找了,本人比较懒,没有写,见谅. 好了言归正传…

Given a Binary Search Tree and a target number, return true if there exist two elements in the BST such that their sum is equal to the given target. Example 1: Input: 5 / \ 3 6 / \ \ 2 4 7 Target = 9 Output: True Example 2: Input: 5 / \ 3 6 / \ \ 2 4…