二叉樹詳解，包含程式碼
來源：https://segmentfault.com/a/1190000008850005
【導讀】：樹是資料結構中的重中之重，尤其以各類二叉樹為學習的難點。在面試環節中，二叉樹也是必考的模組。本文主要講二叉樹操作的相關知識，梳理面試常考的內容。請大家跟隨小編一起來複習吧。
本篇針對面試中常見的二叉樹操作作個總結：
-
前序遍歷，中序遍歷，後序遍歷；
-
層次遍歷；
-
求樹的結點數；
-
求樹的葉子數；
-
求樹的深度；
-
求二叉樹第k層的結點個數；
-
判斷兩棵二叉樹是否結構相同；
-
求二叉樹的映象；
-
求兩個結點的最低公共祖先結點；
-
求任意兩結點距離；
-
找出二叉樹中某個結點的所有祖先結點；
-
不使用遞迴和棧遍歷二叉樹；
-
二叉樹前序中序推後序；
-
判斷二叉樹是不是完全二叉樹；
-
判斷是否是二叉查詢樹的後序遍歷結果；
-
給定一個二叉查詢樹中的結點，找出在中序遍歷下它的後繼和前驅；
-
二分查詢樹轉化為排序的迴圈雙連結串列；
-
有序連結串列轉化為平衡的二分查詢樹；
-
判斷是否是二叉查詢樹。
1 前序遍歷，中序遍歷，後序遍歷；
1.1 前序遍歷
對於當前結點，先輸出該結點，然後輸出它的左孩子，最後輸出它的右孩子。以上圖為例，遞迴的過程如下：
-
輸出 1，接著左孩子；
-
輸出 2，接著左孩子；
-
輸出 4，左孩子為空，再接著右孩子；
-
輸出 6，左孩子為空，再接著右孩子；
-
輸出 7，左右孩子都為空，此時 2 的左子樹全部輸出，2 的右子樹為空，此時 1 的左子樹全部輸出，接著 1 的右子樹；
-
輸出 3，接著左孩子；
-
輸出 5，左右孩子為空，此時 3 的左子樹全部輸出，3 的右子樹為空，至此 1 的右子樹全部輸出，結束。
而非遞迴版本只是利用 stack 模擬上述過程而已，遞迴的過程也就是出入棧的過程。
/* 前序遍歷遞迴版 */
void PreOrderRec(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return;
cout << node->data << " "; // 先輸出當前結點
PreOrderRec(node->left); // 然後輸出左孩子
PreOrderRec(node->right); // 最後輸出右孩子
}
/* 前序遍歷非遞迴版 */
void PreOrderNonRec(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return;
stack<Node*> S;
cout << node->data << " ";
S.push(node);
node = node->left;
while (!S.empty() || node)
{
while (node)
{
cout << node->data << " "; // 先輸出當前結點
S.push(node);
node = node->left; // 然後輸出左孩子
} // while 結束意味著左孩子已經全部輸出
node = S.top()->right; // 最後輸出右孩子
S.pop();
}
}
1.2 中序遍歷
對於當前結點，先輸出它的左孩子，然後輸出該結點，最後輸出它的右孩子。以（1.1）圖為例：
-
1-->2-->4，4 的左孩子為空，輸出 4，接著右孩子；
-
6 的左孩子為空，輸出 6，接著右孩子；
-
7 的左孩子為空，輸出 7，右孩子也為空，此時 2 的左子樹全部輸出，輸出 2，2 的右孩子為空，此時 1 的左子樹全部輸出，輸出 1，接著 1 的右孩子；
-
3-->5，5 左孩子為空，輸出 5，右孩子也為空，此時 3 的左子樹全部輸出，而 3 的右孩子為空，至此 1 的右子樹全部輸出，結束。
/* 中序遍歷遞迴版 */
void InOrderRec(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return;
InOrderRec(node->left); // 先輸出左孩子
cout << node->data << " "; // 然後輸出當前結點
InOrderRec(node->right); // 最後輸出右孩子
}
/* 前序遍歷非遞迴版 */
void InOrderNonRec(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return;
stack<Node*> S;
S.push(node);
node = node->left;
while (!S.empty() || node)
{
while (node)
{
S.push(node);
node = node->left;
} // while 結束意味著左孩子為空
cout << S.top()->data << " "; // 左孩子已經全部輸出，接著輸出當前結點
node = S.top()->right; // 左孩子全部輸出，當前結點也輸出後，最後輸出右孩子
S.pop();
}
}
1.3 後序遍歷
對於當前結點，先輸出它的左孩子，然後輸出它的右孩子，最後輸出該結點。依舊以（1.1）圖為例：
-
1->2->4->6->7，7 無左孩子，也無右孩子，輸出 7，此時 6 無左孩子，而 6 的右子樹也全部輸出，輸出 6，此時 4 無左子樹，而 4 的右子樹已全部輸出，接著輸出 4，此時 2 的左子樹全部輸出，且 2 無右子樹，輸出 2，此時 1 的左子樹全部輸出，接著轉向右子樹；
-
3->5，5 無左孩子，也無右孩子，輸出 5，此時 3 的左子樹全部輸出，且 3 無右孩子，輸出 3，此時 1 的右子樹全部輸出，輸出 1，結束。
非遞迴版本中，對於一個結點，如果我們要輸出它，只有它既沒有左孩子也沒有右孩子或者它有孩子但是它的孩子已經被輸出（由此設定 pre 變數）。若非上述兩種情況，則將該結點的右孩子和左孩子依次入棧，這樣就保證了每次取棧頂元素的時候,先依次遍歷左子樹和右子樹。
/* 後序遍歷遞迴版 */
void PostOrderRec(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return;
PostOrderRec(node->left); // 先輸出左孩子
PostOrderRec(node->right); // 然後輸出右孩子
cout << node->data << " "; // 最後輸出當前結點
}
/* 後序遍歷非遞迴版 */
void PostOrderNonRec(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return;
Node * pre = nullptr;
stack<Node*> S;
S.push(node);
while (!S.empty())
{
node = S.top();
if ((!node->left && !node->right) || // 第一個輸出的必是無左右孩子的葉子結點，只要第一個結點輸出，
(pre && (pre == node->left || pre == node->right))) // 以後的 pre 就不會是空。此處的判斷語句加入一個 pre，只是用來
{ // 確保可以正確輸出第一個結點。
cout << node->data << " "; // 左右孩子都全部輸出，再輸出當前結點
pre = node;
S.pop();
}
else
{
if (node->right)
S.push(node->right); // 先進右孩子，再進左孩子，取出來的才是左孩子
if (node->left)
S.push(node->left);
}
}
}
2 層次遍歷
void LevelOrder(Node * node)
{
Node * p = node;
queue<Node*> Q; // 佇列
Q.push(p);
while (!Q.empty())
{
p = Q.front();
cout << p->data << " ";
Q.pop();
if (p->left)
Q.push(p->left); // 注意順序，先進左孩子
if (p->right)
Q.push(p->right);
}
}
3 求樹的結點數
int CountNodes(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return 0;
return CountNodes(node->left) + CountNodes(node->right) + 1;
}
4 求樹的葉子數
int CountLeaves(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return 0;
if (!node->left && !node->right)
return 1;
return CountLeaves(node->left) + CountLeaves(node->right);
}
5 求樹的深度
int GetDepth(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return 0;
int left_depth = GetDepth(node->left) + 1;
int right_depth = GetDepth(node->right) + 1;
return left_depth > right_depth ? left_depth : right_depth;
}
6 求二叉樹第k層的結點個數
int GetKLevel(Node * node, int k)
{
if (node == nullptr)
return 0;
if (k == 1)
return 1;
return GetKLevel(node->left, k - 1) + GetKLevel(node->right, k - 1);
}
7 判斷兩棵二叉樹是否結構相同
不考慮資料內容。結構相同意味著對應的左子樹和對應的右子樹都結構相同。
bool StructureCmp(Node * node1, Node * node2)
{
if (node1 == nullptr && node2 == nullptr)
return true;
else if (node1 == nullptr || node2 == nullptr)
return false;
return StructureCmp(node1->left, node2->left) && Str1uctureCmp(node1->right, node2->right);
}
8 求二叉樹的映象
對於每個結點，我們交換它的左右孩子即可。
void Mirror(Node * node)
{
if (node == nullptr)
return;
Node * temp = node->left;
node->left = node->right;
node->right = temp;
Mirror(node->left);
Mirror(node->right);
}
9 求兩個結點的最低公共祖先結點
最低公共祖先，即 LCA（Lowest Common Ancestor），見下圖：
結點 3 和結點 4 的最近公共祖先是結點 2，即 LCA(3,4)=2。在此，需要注意到當兩個結點在同一棵子樹上的情況，如結點 3 和結點 2 的最近公共祖先為 2，即 LCA(3,2)=2。同理 LCA(5,6)=4，LCA(6,10)=1。
Node * FindLCA(Node * node, Node * target1, Node * target2)
{
if (node == nullptr)
return nullptr;
if (node == target1 || node == target2)
return node;
Node * left = FindLCA(node->left, target1, target2);
Node * right = FindLCA(node->right, target1, target2);
if (left && right) // 分別在左右子樹
return node;
return left ? left : right; // 都在左子樹或右子樹
}
10 求任意兩結點距離
首先找到兩個結點的 LCA，然後分別計算 LCA 與它們的距離，最後相加即可。
int FindLevel(Node * node, Node * target)
{
if (node == nullptr)
return -1;
if (node == target)
return 0;
int level = FindLevel(node->left, target); // 先在左子樹找
if (level == -1)
level = FindLevel(node->right, target); // 如果左子樹沒找到，在右子樹找
if (level != -1) // 找到了，回溯
return level + 1;
return -1; // 如果左右子樹都沒找到
}
int DistanceNodes(Node * node, Node * target1, Node * target2)
{
Node * lca = FindLCA(node, target1, target2); // 找到最低公共祖先結點
int level1 = FindLevel(lca, target1);
int level2 = FindLevel(lca, target2);
return level1 + level2;
}
11 找出二叉樹中某個結點的所有祖先結點
如果給定結點 5，則其所有祖先結點為 4,2,1。
bool FindAllAncestors(Node * node, Node * target)
{
if (node == nullptr)
return false;
if (node == target)
return true;
if (FindAllAncestors(node->left, target) || FindAllAncestors(node->right, target)) // 找到了
{
cout << node->data << " ";
return true; // 回溯
}
return false; // 如果左右子樹都沒找到
}
12 不使用遞迴和棧遍歷二叉樹
1968 年，高德納（Donald Knuth）提出一個問題：是否存在一個演算法，它不使用棧也不破壞二叉樹結構，但是可以完成對二叉樹的遍歷？隨後 1979 年，James H. Morris 提出了二叉樹線索化，解決了這個問題。（根據這個概念我們又提出了一個新的資料結構，即線索二叉樹，因線索二叉樹不是本文要介紹的內容，所以有興趣的朋友請移步線索二叉樹）
前序，中序，後序遍歷，不管是遞迴版本還是非遞迴版本，都用到了一個資料結構--棧，為何要用棧？那是因為其它的方式沒法記錄當前結點的 parent,而如果在每個結點的結構裡面加個 parent 分量顯然是不現實的，而線索化正好解決了這個問題，其含義就是利用結點的右孩子空指標，指向該結點在中序序列中的後繼。下面具體來看看如何使用線索化來完成對二叉樹的遍歷。
先看前序遍歷，步驟如下：
-
如果當前結點的左孩子為空，則輸出當前結點並將其右孩子作為當前結點；
-
如果當前結點的左孩子不為空，在當前結點的左子樹中找到當前結點在中序遍歷下的前驅結點；
-
2.1如果前驅結點的右孩子為空，將它的右孩子設定為當前結點，輸出當前結點並把當前結點更新為當前結點的左孩子；
-
2.2如果前驅結點的右孩子為當前結點，將它的右孩子重新設為空，當前結點更新為當前結點的右孩子；
-
重複以上步驟 1 和 2，直到當前結點為空。
/* 前序遍歷 */
void PreOrderMorris(Node * root)
{
Node * cur = root;
Node * pre = nullptr;
while (cur)
{
if (cur->left == nullptr) // 步驟 1
{
cout << cur->data << " ";
cur = cur->right;
}
else
{
pre = cur->left;
while (pre->right && pre->right != cur) // 步驟 2，找到 cur 的前驅結點
pre = pre->right;
if (pre->right == nullptr) // 步驟 2.1，cur 未被訪問，將 cur 結點作為其前驅結點的右孩子
{
cout << cur->data << " ";
pre->right = cur;
cur = cur->left;
}
else // 步驟 2.2，cur 已被訪問，恢復樹的原有結構，更改 right 指標
{
pre->right = nullptr;
cur = cur->right;
}
}
}
}
再來看中序遍歷，和前序遍歷相比只改動一句程式碼，步驟如下：
-
如果當前結點的左孩子為空，則輸出當前結點並將其右孩子作為當前結點；
-
如果當前結點的左孩子不為空，在當前結點的左子樹中找到當前結點在中序遍歷下的前驅結點；
-
2.1. 如果前驅結點的右孩子為空，將它的右孩子設定為當前結點，當前結點更新為當前結點的左孩子；
-
2.2. 如果前驅結點的右孩子為當前結點，將它的右孩子重新設為空，輸出當前結點，當前結點更新為當前結點的右孩子；
-
重複以上步驟 1 和 2，直到當前結點為空。
/* 中序遍歷 */
void InOrderMorris(Node * root)
{
Node * cur = root;
Node * pre = nullptr;
while (cur)
{
if (cur->left == nullptr) //（1）
{
cout << cur->data << " ";
cur = cur->right;
}
else
{
pre = cur->left;
while (pre->right && pre->right != cur) //（2），找到 cur 的前驅結點
pre = pre->right;
if (pre->right == nullptr) //（2.1），cur 未被訪問，將 cur 結點作為其前驅結點的右孩子
{
pre->right = cur;
cur = cur->left;
}
else //（2.2），cur 已被訪問，恢復樹的原有結構，更改 right 指標
{
cout << cur->data << " ";
pre->right = nullptr;
cur = cur->right;
}
}
}
}
最後看下後序遍歷，後序遍歷有點複雜，需要建立一個虛假根結點 dummy，令其左孩子是 root。並且還需要一個子過程，就是倒序輸出某兩個結點之間路徑上的各個結點。
步驟如下：
-
如果當前結點的左孩子為空，則將其右孩子作為當前結點；
-
如果當前結點的左孩子不為空，在當前結點的左子樹中找到當前結點在中序遍歷下的前驅結點；
-
2.1. 如果前驅結點的右孩子為空，將它的右孩子設定為當前結點，當前結點更新為當前結點的左孩子；
-
2.2. 如果前驅結點的右孩子為當前結點，將它的右孩子重新設為空，倒序輸出從當前結點的左孩子到該前驅結點這條路徑上的所有結點，當前結點更新為當前結點的右孩子；
-
重複以上步驟 1 和 2，直到當前結點為空。
struct Node
{
int data;
Node * left;
Node * right;
Node(int data_, Node * left_, Node * right_)
{
data = data_;
left = left_;
right = right_;
}
};
void ReversePrint(Node * from, Node * to)
{
if (from == to)
{
cout << from->data << " ";
return;
}
ReversePrint(from->right, to);
cout << from->data << " ";
}
void PostOrderMorris(Node * root)
{
Node * dummy = new Node(-1, root, nullptr); // 一個虛假根結點
Node * cur = dummy;
Node * pre = nullptr;
while (cur)
{
if (cur->left == nullptr) // 步驟 1
cur = cur->right;
else
{
pre = cur->left;
while (pre->right && pre->right != cur) // 步驟 2，找到 cur 的前驅結點
pre = pre->right;
if (pre->right == nullptr) // 步驟 2.1，cur 未被訪問，將 cur 結點作為其前驅結點的右孩子
{
pre->right = cur;
cur = cur->left;
}
else // 步驟 2.2，cur 已被訪問，恢復樹的原有結構，更改 right 指標
{
pre->right = nullptr;
ReversePrint(cur->left, pre);
cur = cur->right;
}
}
}
}
dummy 用的非常巧妙，建議讀者配合上面的圖模擬下演算法流程。
13 二叉樹前序中序推後序
| 方式 | 序列 |
|---|---|
| 前序 | [1 2 4 7 3 5 8 9 6] |
| 中序 | [4 7 2 1 8 5 9 3 6] |
| 後序 | [7 4 2 8 9 5 6 3 1] |
以上面圖表為例，步驟如下：
-
根據前序可知根結點為1；
-
根據中序可知 4 7 2 為根結點 1 的左子樹和 8 5 9 3 6 為根結點 1 的右子樹；
-
遞迴實現，把 4 7 2 當做新的一棵樹和 8 5 9 3 6 也當做新的一棵樹；
-
在遞迴的過程中輸出後序。
/* 前序遍歷和中序遍歷結果以長度為 n 的陣列儲存，pos1 為前序陣列下標，pos2 為後序下標 */
int pre_order_arry[n];
int in_order_arry[n];
void PrintPostOrder(int pos1, int pos2, int n)
{
if (n == 1)
{
cout << pre_order_arry[pos1];
return;
}
if (n == 0)
return;
int i = 0;
for (; pre_order_arry[pos1] != in_order_arry[pos2 + i]; i++)
;
PrintPostOrder(pos1 + 1, pos2, i);
PrintPostOrder(pos1 + i + 1, pos2 + i + 1, n - i - 1);
cout << pre_order_arry[pos1];
}
當然我們也可以根據前序和中序構造出二叉樹，進而求出後序。
/* 該函式返回二叉樹的根結點 */
Node * Create(int pos1, int pos2, int n)
{
Node * p = nullptr;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
if (pre_order_arry[pos1] == in_order_arry[pos2 + i])
{
p = new Node(pre_order_arry[pos1]);
p->left = Create(pos1 + 1, pos2, i);
p->right = Create(pos1 + i + 1, pos2 + i + 1, n - i - 1);
return p;
}
}
return p;
}
14 判斷二叉樹是不是完全二叉樹
若設二叉樹的深度為 h，除第 h 層外，其它各層 (1～h-1) 的結點數都達到最大個數，第 h 層所有的結點都連續集中在最左邊，這就是完全二叉樹（Complete Binary Tree）。如下圖：
首先若一個結點只有右孩子，肯定不是完全二叉樹；其次若只有左孩子或沒有孩子，那麼接下來的所有結點肯定都沒有孩子，否則就不是完全二叉樹，因此設定 flag 標記變數。
bool IsCBT(Node * node)
{
bool flag = false;
queue<Node*> Q;
Q.push(node);
while (!Q.empty())
{
Node * p = Q.front();
Q.pop();
if (flag)
{
if (p->left || p->right)
return false;
}
else
{
if (p->left && p->right)
{
Q.push(p->left);
Q.push(p->right);
}
else if (p->right) // 只有右結點
return false;
else if (p->left) // 只有左結點
{
Q.push(p->left);
flag = true;
}
else // 沒有結點
flag = true;
}
}
return true;
}
15 判斷是否是二叉查詢樹的後序遍歷結果
在後續遍歷得到的序列中，最後一個元素為樹的根結點。從頭開始掃描這個序列，比根結點小的元素都應該位於序列的左半部分；從第一個大於跟結點開始到跟結點前面的一個元素為止，所有元素都應該大於跟結點，因為這部分元素對應的是樹的右子樹。根據這樣的劃分，把序列劃分為左右兩部分，我們遞迴地確認序列的左、右兩部分是不是都是二元查詢樹。
int array[n]; // 長度為 n 的序列，注意 begin 和 end 遵循的是左閉右閉原則
bool IsSequenceOfBST(int begin, int end)
{
if (end - begin <= 0)
return true;
int root_data = array[end]; // 陣列尾元素為根結點
int i = begin;
for (; array[i] < root_data; i++) // 取得左子樹
;
int j = i;
for (; j < end; j++)
if (array[j] < root_data) // 此時右子樹應該都大於根結點；若存在小於，直接 return false
return false;
return IsSequenceOfBST(begin, i - 1) && IsSequenceOfBST(i, end - 1); // 左右子樹是否都滿足
}
16 給定一個二叉查詢樹中的結點（存在一個指向父親結點的指標），找出在中序遍歷下它的後繼和前驅
一棵二叉查詢樹的中序遍歷序列，正好是升序序列。假如根結點的父結點為 nullptr，則：
-
如果當前結點有右孩子，則後繼結點為這個右孩子的最左孩子；
-
如果當前結點沒有右孩子；
-
2.1. 當前結點為根結點，返回 nullptr；
-
2.2. 當前結點只是個普通結點，也就是存在父結點；
-
2.2.1. 當前結點是父親結點的左孩子，則父親結點就是後繼結點；
-
2.2.2. 當前結點是父親結點的右孩子，沿著父親結點往上走，直到 n-1 代祖先是 n 代祖先的左孩子，則後繼為 n 代祖先或遍歷到根結點也沒找到符合的，則當前結點就是中序遍歷的最後一個結點，返回 nullptr。
/* 求後繼結點 */
Node * Increment(Node * node)
{
if (node->right) // 步驟 1
{
node = node->right;
while (node->left)
node = node->left;
return node;
}
else // 步驟 2
{
if (node->parent == nullptr) // 步驟 2.1
return nullptr;
Node * p = node->parent; // 步驟 2.2
if (p->left == node) // 步驟 2.2.1
return p;
else // 步驟 2.2.2
{
while (p->right == node)
{
node = p;
p = p->parent;
if (p == nullptr)
return nullptr;
}
return p;
}
}
}
仔細觀察上述程式碼，總覺得有點囉嗦。比如，過多的 return，步驟 2 的層次太多。綜合考慮所有情況，改進程式碼如下：
Node * Increment(Node * node)
{
if (node->right)
{
node = node->right;
while (node->left)
node = node->left;
}
else
{
Node * p = node->parent;
while (p && p->right == node)
{
node = p;
p = p->parent;
}
node = p;
}
return node;
}
上述的程式碼是基於結點有 parent 指標的，若題意要求沒有 parent 呢？網上也有人給出了答案，個人覺得沒有什麼價值，有興趣的朋友可以到這裡檢視。
而求前驅結點的話，只需把上述程式碼的 left 與 right 互調即可，很簡單。
17 二分查詢樹轉化為排序的迴圈雙連結串列
二分查詢樹的中序遍歷即為升序排列，問題就在於如何在遍歷的時候更改指標的指向。一種簡單的方法時，遍歷二分查詢樹，將遍歷的結果放在一個陣列中，之後再把該陣列轉化為雙連結串列。如果題目要求只能使用 O(1)O(1) 記憶體，則只能在遍歷的同時構建雙連結串列，即進行指標的替換。
我們需要用遞迴的方法來解決，假定每個遞迴呼叫都會返回構建好的雙連結串列，可把問題分解為左右兩個子樹。由於左右子樹都已經是有序的，當前結點作為中間的一個結點，把左右子樹得到的連結串列連線起來即可。
/* 合併兩個 a, b 兩個迴圈雙向連結串列 */
Node * Append(Node * a, Node * b)
{
if (a == nullptr) return b;
if (b == nullptr) return a;
// 分別得到兩個連結串列的最後一個元素
Node * a_last = a->left;
Node * b_last = b->left;
// 將兩個連結串列頭尾相連
a_last->right = b;
b->left = a_last;
a->left = b_last;
b_last->right = a;
return a;
}
/* 遞迴的解決二叉樹轉換為雙連結串列 */
Node * TreeToList(Node * node)
{
if (node == nullptr) return nullptr;
// 遞迴解決子樹
Node * left_list = TreeToList(node->left);
Node * right_list = TreeToList(node->right);
// 把根結點轉換為一個結點的雙連結串列，方便後面的連結串列合併
node->left = node;
node->right = node;
// 合併之後即為升序排列
left_list = Append(left_list, node);
left_list = Append(left_list, right_list);
return left_list;
}
18 有序連結串列轉化為平衡的二分查詢樹（Binary Search Tree）
我們可以採用自頂向下的方法。先找到中間結點作為根結點，然後遞迴左右兩部分。所以我們需要先找到中間結點，對於單連結串列來說，必須要遍歷一邊，可以使用快慢指標加快查詢速度。
struct TreeNode
{
int data;
TreeNode * left;
TreeNode * right;
TreeNode(int data_) { data = data_; left = right = nullptr; }
};
struct ListNode
{
int data;
ListNode * next;
ListNode(int data_) { data = data_; next = nullptr; }
};
TreeNode * SortedListToBST(ListNode * list_node)
{
if (!list_node) return nullptr;
if (!list_node->next) return (new TreeNode(list_node->data));
// 用快慢指標找到中間結點
ListNode * pre_slow = nullptr; // 記錄慢指標的前一個結點
ListNode * slow = list_node; // 慢指標
ListNode * fast = list_node; // 快指標
while (fast && fast->next)
{
pre_slow = slow;
slow = slow->next;
fast = fast->next->next;
}
TreeNode * mid = new TreeNode(slow->data);
// 分別遞迴左右兩部分
if (pre_slow)
{
pre_slow->next = nullptr;
mid->left = SortedListToBST(list_node);
}
mid->right = SortedListToBST(slow->next);
return mid;
}
由 f(n)=2f(\frac n2)+\frac n2f(n)=2f(2n)+2n 得，所以上述演算法的時間複雜度為 O(nlogn)O(nlogn)。
不妨換個思路，採用自底向上的方法：
TreeNode * SortedListToBSTRec(ListNode *& list, int start, int end)
{
if (start > end) return nullptr;
int mid = start + (end - start) / 2;
TreeNode * left_child = SortedListToBSTRec(list, start, mid - 1); // 注意此處傳入的是引用
TreeNode * parent = new TreeNode(list->data);
parent->left = left_child;
list = list->next;
parent->right = SortedListToBSTRec(list, mid + 1, end);
return parent;
}
TreeNode * SortedListToBST(ListNode * node)
{
int n = 0;
ListNode * p = node;
while (p)
{
n++;
p = p->next;
}
return SortedListToBSTRec(node, 0, n - 1);
}
如此，時間複雜度降為 O(n)O(n)。
19 判斷是否是二叉查詢樹
我們假定二叉樹沒有重複元素，即對於每個結點，其左右孩子都是嚴格的小於和大於。
下面給出兩個方法：
方法 1：
bool IsBST(Node * node, int min, int max)
{
if (node == nullptr)
return true;
if (node->data <= min || node->data >= max)
return false;
return IsBST(node->left, min, node->data) && IsBST(node->right, node->data, max);
}
IsBST(node, INT_MIN, INT_MAX);
方法 2：
利用二叉查詢樹中序遍歷時元素遞增來判斷。
bool IsBST(Node * node)
{
static int pre = INT_MIN;
if (node == nullptr)
return true;
if (!IsBST(node->left))
return false;
if (node->data < pre)
return false;
pre = node->data;
return IsBST(node->right);
}
- EOF -
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