一刷。
在BST里找到K个和给定target值最接近的点。
BST的特性就是可以过in-order traversal来得到sorted list.
有一个sorted list,用大小为k的滑窗来滑动就可以了。
停止的标准是:
1)窗口已填满。
2)左端和target的差距 < 当前(最右边)和target的差距
我们可以直接通in-order traversal来模拟滑窗的过程,一旦停止标准达到,直接返还滑窗里面的值就行了。
Time: O(n) 最差要整个BST搂一遍,一般可以提前停止,所以算是比题目要求的O(n)好一点。。
Space: O(k) 的窗口 O(lgN)的memory stack,因为在用rececursion.
public class Solution {
public List<Integer> closestKValues(TreeNode root, double target, int k) {
List<Integer> res = new ArrayList<>(k);
if (root == null) return res;
inOrder(res, root, target, k);
return res;
}
public void inOrder(List<Integer> res, TreeNode root, double target, int k) {
if (root == null) return;
inOrder(res, root.left, target, k);
if (res.size() < k) {
res.add(root.val);
} else {
double oldDiff = Math.abs((double)target - (double)res.get(0));
double newDiff = Math.abs((double)target - (double)root.val);
if (oldDiff < newDiff) {
return;
} else {
res.remove(0);
res.add(root.val);
}
}
inOrder(res, root.right, target, k);
}
}
hint我没太搞明白什么意思,好像是给ROOT加一个parent,相当于parent = > entire Tree => tail,实际还是个sorted list?
哦哦哦哦,搞错了,hint说的是用inOrder从左边找到target,从右边找到target,分别放到2个stack里。
2个stack同时从堆顶开始pop,每次pop和target的diff小的那个,总共pop出K个就行了。
不是很efficient。
Space: 先需要2个Stack,总共是O(n),还需要inorder的recursion memory O(lgn)
O(n) + O(lgN)
Time: O(n) inorder traversal + O(k)的POP()出K个元素。
O(N) + O(k)