LeetCode 700.二叉搜索树中的搜索

LeetCode 700.二叉搜索树中的搜索

1、题目

题目链接:700. 二叉搜索树中的搜索
给定二叉搜索树(BST)的根节点 root 和一个整数值 val。
你需要在 BST 中找到节点值等于 val 的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在,则返回 null 。

示例 1:
image.png

输入:root = [4,2,7,1,3], val = 2
输出:[2,1,3]

示例 2:
image.png

输入:root = [4,2,7,1,3], val = 5
输出:[]

提示:

  • 树中节点数在 [1, 5000] 范围内
  • 1 <= Node.val <= 107
  • root 是二叉搜索树
  • 1 <= val <= 107

2、递归

思路

二叉搜索树是一个有序树,满足以下性质:

  • 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
  • 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
  • 它的左、右子树也分别为二叉搜索树

据此可以得到如下算法:
若 root 为空则返回空节点;
若 val = root.val,则返回 root;
若 val < root.val,递归左子树;
若 val > root.val,递归右子树。

  1. 确定递归函数的参数和返回值

递归函数的参数传入的就是根节点和要搜索的数值,返回的就是以这个搜索数值所在的节点。
代码如下:

TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val)
  1. 确定终止条件

如果root为空,或者找到这个数值了,就返回root节点。

if (root == nullptr || root->val == val) {
    return root;
}
  1. 确定单层递归的逻辑

看看二叉搜索树的单层递归逻辑有何不同。
因为二叉搜索树的节点是有序的,所以可以有方向的去搜索。
如果root->val > val,搜索左子树,如果root->val < val,就搜索右子树,最后如果都没有搜索到,就返回 nullptr。
代码如下:

TreeNode* result = nullptr;
if (root->val > val) result = searchBST(root->left, val);
if (root->val < val) result = searchBST(root->right, val);
return result;

代码

class Solution {
public:
    TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val) {
        if (root == nullptr || root->val == val) {
            return root;
        }
        // 如果根节点的值大于目标值,则在左子树中继续搜索
        if (root->val > val) {
            return searchBST(root->left, val);
        } else {
            // 如果根节点的值小于目标值,则在右子树中继续搜索
            return searchBST(root->right, val);
        }
    }
};

复杂度分析

  • 时间复杂度: O(n)
  • 空间复杂度: O(n)

3、迭代法

思路

我们将方法一的递归改成迭代写法:
若 root 为空则跳出循环,并返回空节点;
若 val=root.val,则返回 root;
若 val<root.val,将 root 置为 root.left;
若 val>root.val,将 root 置为 root.right。

代码

class Solution {
public:
    TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val) {
        while (root != nullptr) {
            if (root->val > val) {
                root = root->left;
            } else if (root->val < val) {
                root = root->right;
            } else {
                return root;
            }
        }
        return nullptr;
    }
};

复杂度分析

  • 时间复杂度: O(n)
  • 空间复杂度: O(1)

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