2专题总结-二叉树

1、 需要记忆的部分：

     分治法的基本思想是将一个规模为n 的问题分解为k 个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归的解这些子问题，然后将各子问题的解合并得到原问题的解。

对于二叉树问题，首先需要熟练记住二叉树的前序中序遍历的递归版本和迭代版本，后序也可以看一下，记住BFS的实现过程，归并排序，快速排序，二叉搜索树BST。

完全二叉树：左右节点高度差不能超过1；

二叉搜索树：root左边的节点都小于root，root右边的节点都大于root的值。判断标准是：中序遍历是一个增序列。

AVL平衡二叉树：

总结：

1）二叉树问题基本都是考察递归，几乎所有的二叉树问题时间复杂度都是O(N)，空间复杂度和二叉树的高度有关系，因为每一次递归都需要系统内存开一个栈空间进行存储，

2）其中递归函数中使用void的函数是遍历版本，使用有返回值的函数是分治版本，使用全局变量会影响多线程，

3)helper函数是在递归中使用的,因为原有的函数可能只返回一个值，而中间的递归过程需要返回多个值，此时就需要再写一个helper函数

4）在求最大值问题时候，非法情况需要些root = NULL，此时返回一个负无穷大；

再求最小值问题的时候，此时返回一个正无穷大。

写分治自己的感悟是，先想想最简单的情况是怎么写的。

二叉树问题思考过程：首先r思考递归基的情况root ==NULL，return；

然后思考左右子树递归完有什么实际意义，然后分别进行处理；

2、下面是二叉树问题的模板：

1）遍历形式的模板；

Template 1: Traverse

public class Solution {
    public void traverse(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        // do something with root
        traverse(root.left);
        // do something with root
        traverse(root.right);
        // do something with root
    }
}

2）divide and conquer模板

Tempate 2: Divide & Conquer

public class Solution {
    public ResultType traversal(TreeNode root) {
        // null or leaf
        if (root == null) {
            // do something and return;
        }
        
        // Divide
        ResultType left = traversal(root.left);
        ResultType right = traversal(root.right);
        
        // Conquer
        ResultType result = Merge from left and right.
        return result;
    }
}

注意：this是指针，谁调用struct新建变量，this就指向这个变量，它是个指针记住，所以使用->;

struct 后面接变量不加括号，最后需要加分号；，初始化方法有三种，列表初始化1,自己构造的不能使用new，再新建变量。

 struct resultType{
        int singlePath;
        int maxPath;
        // 1=>  resultType(int x,int y):singlePath(x),maxPath(y){ }
        // 2 => resultType(int x,int y){
        //     singlePath = x;
        //     maxPath = y;
        // }
          resultType(int x,int y){
            this -> singlePath = x;
            this -> maxPath = y;
        }
    };

使用new的时候必须要记得，在自由分配的内存是无名的，因此new无法为其分配的对象命名，而是返回一个指向该对象的指针，所以new的时候，前面必须是指针。

resultType* result = new resultType（0，INT_MIN）；//必须要加*

 3、二叉树分治法题目

深度优先搜索DFS：

  3.1  Lowest Common Ancestor

 https://leetcode.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-tree/#/description

思路：需要注意接口给出的变量里面必须要有root或者parent，不然该题没法做，

1）有parent的题目，首先遍历得到两个节点的父亲节点，存在两个vector或者list中，然后分别进行遍历比较，寻找第一个不同的节点，就是所求。

2）有root的题目，使用上述模板，注意分析，该节点是root就可以直接返回，a和b节点在左右子树，则返回root,只有一个节点在二叉树中，则直接返回该节点，都不在二叉树中，则返回NULL。

注意递归基的时候，只有某个节点等于root节点，那么就已经直接返回这个节点，自己也是自己的祖先。

  // 在root为根的二叉树中找A,B的LCA:
    // 如果找到了就返回这个LCA
    // 如果只碰到A，就返回A
    // 如果只碰到B，就返回B
    // 如果都没有，就返回null

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if(root == NULL || root == p || root == q){
            return root;
        }
        //divide
        TreeNode* leftLCA = lowestCommonAncestor(root -> left,p,q);
        TreeNode* rightLCA = lowestCommonAncestor(root -> right,p,q);
        //conquer
        if(leftLCA != NULL && rightLCA != NULL){
            return root;
        }
        if(leftLCA != NULL){
            return leftLCA;
        }
        if(rightLCA != NULL){
            return rightLCA;
        }
        return NULL;
    }
};

235. Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree

https://leetcode.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/description/

使用递归可以轻松解决此问题。对于此题我们可以分为三种情况讨论：

1. P, Q都比root小，则LCA在左树，我们继续在左树中寻找LCA

2. P, Q都比root大，则LCA在右树，我们继续在右树中寻找LCA

3. 其它情况，表示P,Q在root两边，或者二者其一是root，或者都是root，这些情况表示root就是LCA，直接返回root即可。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if(root == NULL || root == p || root == q){
            return root;
        }
        if(q -> val < root -> val && p -> val < root -> val){
            return lowestCommonAncestor(root -> left,p,q);
        }
        else if(q -> val > root -> val && p -> val > root -> val){
            return lowestCommonAncestor(root -> right,p,q);
        }
        else{
            return root;
        }
    }
};

3.2 Maximum Depth of Binary Tree

https://leetcode.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/#/description

思路：递归到左右子树计算，看哪边深度大，关键理解最后一步每次返回到上一层都需要将深度增一。

根结点的深度是约定的，这道题目约定的是根节点的深度是1；根结点的深度是1，属于第1层。经过多少条边，深度就是多少。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int maxDepth(TreeNode* root) {
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        int left = maxDepth(root -> left);
        int right = maxDepth(root -> right);
        
        return left > right ? left + 1 : right + 1;//关键在于这里，每次返回都使得值加1操作
    }
};

111. Minimum Depth of Binary Tree

https://leetcode.com/problems/minimum-depth-of-binary-tree/description/

这道题是树的题目，其实跟Maximum Depth of Binary Tree非常类似，只是这道题因为是判断最小深度，所以必须增加一个叶子的判断（因为如果一个节点如果只有左子树或者右子树，我们不能取它左右子树中小的作为深度，因为那样会是0，我们只有在叶子节点才能判断深度，而在求最大深度的时候，因为一定会取大的那个，所以不会有这个问题）。这道题同样是递归和非递归的解法，递归解法比较常规的思路，比Maximum Depth of Binary Tree多加一个左右子树的判断.

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int minDepth(TreeNode* root) {
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        if(root -> right == NULL){
        return minDepth(root -> left) + 1;
        }
        if(root -> left == NULL){
        return minDepth(root -> right) + 1;
        }
        
        return min(minDepth(root -> left) + 1,minDepth(root -> right) + 1);
    }
};

3.3 Balanced Binary Tree

https://leetcode.com/problems/balanced-binary-tree/#/description

思路：基于二叉树最大深度那题，当左右子树深度大于1的时候深度返回-1这步是关键

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int maxDepth(TreeNode* root){//不平衡的时候用-1表示
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        int left = maxDepth(root -> left);
        int right = maxDepth(root -> right);
        if(left == -1 || right == -1 || abs(left - right) > 1){
            return -1;
        }
        return max(left,right) + 1;
    }
   
    bool isBalanced(TreeNode* root) {
        return maxDepth(root) != -1;
        
    }
};

4 宽度优先搜搜BFS

4,.1  Binary Tree Level Order Traversal （*）

https://leetcode.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/#/description

思路：二叉树的层次遍历就是宽度优先搜索，总共有三种实现方式，

- 2 Queues（一个存parent，一个存儿子节点，每次都需要清空一个queue）
- 1 Queue + Dummy Node（每个虚拟节点代表该层结束）
- 1 Queue (best)

 queue的基本操作函数：

queue默认基于deque实现，也可以使用list或者vector实现。最先入队的在右边，最先出列

q.pop（），删除最先入队的首元素,但是不返回元素的值

q.front()返回第一个入队的元素值

q.back（）返回最后一个入队的值，但是不删除。

q.push（）压入队列最左边元素。

这里需要注意，首先将root节点入栈，接下来是双循环，外层是队列不为空，内层是遍历每一层，进入内层循环之前要使用一个int记录队列的大小，代表该层节点个数。

还有需要注意正确释放vector内存的操作，如果使用clear函数，只会清空数组并不会释放掉系统的内存，需要使用vector<int> ().swap(vec);

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> result;
        vector<int> tmp;
        queue<TreeNode*> q;
        if(root == NULL){
            return result;
        }
        
        q.push(root);
        while(!q.empty()){
            int size = q.size();//这个是小技巧，可以得到每层的节点个数
            for(int i = 0;i < size;++i){
                TreeNode *node = q.front();
                q.pop();
                tmp.push_back(node -> val);
                if(node -> left != NULL){
                    q.push(node -> left);
                }
                if(node -> right != NULL){
                    q.push(node -> right);
                }
            }
            result.push_back(tmp);
            tmp.clear();//记得要清空tmp数组
        }
        return result;
    }
};

 5 二叉搜索树 Binary Search Tree

 5.1Validate Binary Search Tree

https://leetcode.com/problems/validate-binary-search-tree/#/description

思路：验证是否是二叉搜索树，使用中序遍历，如果是递增序列，那么就是二叉搜索树。平衡二叉树：root为空也是二叉搜索树，每个元素不相等，左边小于root,右边大于root；

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    void helper(TreeNode* root,vector<int>& result){
        if(root != NULL){
            helper(root -> left,result);
            result.push_back(root ->val);
            helper(root -> right,result);
        }
    }
    
    bool isValidBST(TreeNode* root) {
        if(root == NULL){
            return true;
        }
        vector<int> seqInorder;//这里注意root为空的时候，seqInorder.size() - 1是一个无穷大的数字。
        helper(root,seqInorder);
        for(int i = 0;i < seqInorder.size() - 1;++i){
            if(seqInorder[i + 1] <= seqInorder[i]){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
};

 5.2 Insert Node in a Binary Search Tree 

http://www.lintcode.com/en/problem/insert-node-in-a-binary-search-tree/

思路：记住需要插入的节点一定是在二叉树某个叶子节点下面插入的(这里是理解重点)，就是递归到递归基的时候，还有就是记得左右递归的if条件。

/**
 * Definition of TreeNode:
 * class TreeNode {
 * public:
 *     int val;
 *     TreeNode *left, *right;
 *     TreeNode(int val) {
 *         this->val = val;
 *         this->left = this->right = NULL;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
public:
    /**
     * @param root: The root of the binary search tree.
     * @param node: insert this node into the binary search tree
     * @return: The root of the new binary search tree.
     */
    TreeNode* insertNode(TreeNode* root, TreeNode* node) {
        // write your code here
        if(root == NULL){
            return node;
        }
        if(node -> val < root -> val){
            root -> left = insertNode(root -> left,node);
        }
        if(node -> val > root -> val){
            root -> right = insertNode(root -> right,node);
        }
        return root;
    }
};

5.3 Search Range in Binary Search Tree

http://www.lintcode.com/en/problem/search-range-in-binary-search-tree/

思路：注意递归的时候如果比k1大，就进入左子树，如果比k2小，就进行右子树。在两者之间，就压入result数组。

  

class Solution {
public:
    /**
     * @param root: The root of the binary search tree.
     * @param k1 and k2: range k1 to k2.
     * @return: Return all keys that k1<=key<=k2 in ascending order.
     */
     
    void helper(TreeNode* root, int k1, int k2,vector<int>& result){
        if(root == NULL){
            return;
        }
        if(root -> val >= k1){
            helper(root -> left,k1,k2,result);
        }
        if(root -> val >= k1 && root -> val <= k2){
            result.push_back(root -> val);
        }
         
        if(root -> val <= k2){
            helper(root -> right,k1,k2,result);
        }
        
        
    }
    vector<int> searchRange(TreeNode* root, int k1, int k2) {
        // write your code here
        if(root == NULL){
            return {};
        }
        vector<int> result;
        helper(root,k1,k2,result);
        // sort(result.begin(),result.end());
        return result;
        
    }
};

 6.124. Binary Tree Maximum Path Sum

https://leetcode.com/problems/binary-tree-maximum-path-sum/#/description

思路：先思考一个简化版的情况，然后再思考该题。该题最大路径和可能在左子树，可能在右子树，可能是左子树的节点经过root然后到右子树的节点。

root等于空的时候是非法情况，求最大就需要返回最小，求最小就需要返回最大值。自己定义一个struct，里面包含两个值，一个是简化版的single path，一个是该题的max path。。

接下来进行分治，首先分：想左子树右子树递归完分别希望得到什么结果，接下来治：分别求出single path 和max path。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    struct resultType{
        int singlePath;
        int maxPath;
        // resultType(int x,int y):singlePath(x),maxPath(y){ }
        //  resultType(int x,int y){
        //     singlePath = x;
        //     maxPath = y;
        // }
          resultType(int x,int y){
            this -> singlePath = x;
            this -> maxPath = y;
        }
    };
    resultType helper(TreeNode* root){
        resultType *result = new resultType(0,INT_MIN);
        if(root == NULL){
            return *result;
        }
        //divide
        resultType left = helper(root -> left);
        resultType right = helper(root -> right);
        //conquer
        int singlePath = max(max(left.singlePath,right.singlePath) + root -> val,0);
        int maxPath = max(left.maxPath,right.maxPath);
        maxPath = max(maxPath,left.singlePath + right.singlePath + root -> val);
        result -> singlePath = singlePath;
        result -> maxPath = maxPath;
        
        return *result;
    }
    int maxPathSum(TreeNode* root) {
        resultType result = helper(root);
        return result.maxPath;
    }
};

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    struct resultType{
        int singlePath;
        int maxPath;
        resultType(int x,int y):singlePath(x),maxPath(y){ }
        
    };
    resultType helper(TreeNode* root){
        resultType result(0,INT_MIN);
        if(root == NULL){
            return result;
        }
        //divide
        resultType left = helper(root -> left);
        resultType right = helper(root -> right);
        //conquer
        int singlePath = max(max(left.singlePath,right.singlePath) + root -> val,0);
        int maxPath = max(left.maxPath,right.maxPath);
        maxPath = max(maxPath,left.singlePath + right.singlePath + root -> val);
        result.singlePath = singlePath;
        result.maxPath = maxPath;
        
        return result;
    }
    int maxPathSum(TreeNode* root) {
        resultType result = helper(root);
        return result.maxPath;
    }
};

7.129. Sum Root to Leaf Numbers

https://leetcode.com/problems/sum-root-to-leaf-numbers/#/description

The root-to-leaf path 1->2 represents the number 12.
The root-to-leaf path 1->3 represents the number 13.

Return the sum = 12 + 13 = 25.

思路：这题还是不怎么理解，采用的是自顶向下的递归设计，所以sum = 目前值加上10倍前面的值，最后返回的时候需要将左右子树的值相加放回。因为每次都需要将sum传递给下一个递归函数，所以首先对sum进行计算,已经到达叶子节点则该路径的值以及计算出来，需要将值返回，不是叶子结点的话，就需要将左右子树的值加起来返回。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int helper(TreeNode* root,int sum){
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        sum = root -> val + sum * 10;        
        if(root -> left == NULL && root -> right == NULL){
            return sum;
        }       
        int left = helper(root -> left,sum);
        int right = helper(root -> right,sum);        
       return left + right;
        
        
    }
    int sumNumbers(TreeNode* root) {
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        int sum = 0;
        sum = helper(root,sum);
        return sum;
    }
};

8.112. Path Sum

https://leetcode.com/problems/path-sum/#/description

是否存在一条路径等于指定的sum

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
        if(root == NULL){
            return false;
        }
        if(root -> left == NULL && root -> right == NULL){
            return root -> val == sum;
        }        
        return hasPathSum(root -> left,sum - root -> val) ||
                          hasPathSum(root -> right,sum - root -> val);
    }
};

9.173. Binary Search Tree Iterator

https://leetcode.com/problems/binary-search-tree-iterator/#/description

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.

Note: next() and hasNext() should run in average O(1) time and uses O(h) memory, where h is the height of the tree.

思路：其实就是中序遍历迭代版，这题要看清题目，是二叉搜索树，左<中<右；遍历到最左边就是最小的元素。

/**
 * Definition for binary tree
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class BSTIterator {
public:
    stack<TreeNode *> s;//全局栈
    int nextMin;
    
    BSTIterator(TreeNode *root) {
        while(root != NULL){
            s.push(root);
            root = root -> left;
        }
    }

    /** @return whether we have a next smallest number */
    bool hasNext() {
        return !s.empty();
    }

    /** @return the next smallest number */
    int next() {
        if(!s.empty()){
            TreeNode *tmp = s.top();
            s.pop();
            nextMin = tmp -> val;
            if(tmp -> right != NULL){
                TreeNode *cur = tmp -> right;
                while(cur){
                    s.push(cur);
                    cur = cur -> left;
                }
            }
        }
        return nextMin;
    }
};

/**
 * Your BSTIterator will be called like this:
 * BSTIterator i = BSTIterator(root);
 * while (i.hasNext()) cout << i.next();
 */