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98.验证二叉搜索树

力扣题目链接leetcode.cn力扣题目链接/problems/validate-binary-search-tree/

给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树。

假设一个二叉搜索树具有如下特征:

  • 节点的左子树只包含小于当前节点的数。
  • 节点的右子树只包含大于当前节点的数。
  • 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。

98.验证二叉搜索树

思路

要知道中序遍历下,输出的二叉搜索树节点的数值是有序序列。

有了这个特性,验证二叉搜索树,就相当于变成了判断一个序列是不是递增的了。

递归法

可以递归中序遍历将二叉搜索树转变成一个数组,代码如下:

C++
vector<int> vec;
void traversal(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return;
traversal(root->left);
vec.push_back(root->val); // 将二叉搜索树转换为有序数组
traversal(root->right);
}

然后只要比较一下,这个数组是否是有序的,注意二叉搜索树中不能有重复元素

C++
traversal(root);
for (int i = 1; i < vec.size(); i++) {
// 注意要小于等于,搜索树里不能有相同元素
if (vec[i] <= vec[i - 1]) return false;
}
return true;

整体代码如下:

C++
class Solution {
private:
vector<int> vec;
void traversal(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return;
traversal(root->left);
vec.push_back(root->val); // 将二叉搜索树转换为有序数组
traversal(root->right);
}
public:
bool isValidBST(TreeNode* root) {
vec.clear(); // 不加这句在leetcode上也可以过,但最好加上
traversal(root);
for (int i = 1; i < vec.size(); i++) {
// 注意要小于等于,搜索树里不能有相同元素
if (vec[i] <= vec[i - 1]) return false;
}
return true;
}
};

以上代码中,我们把二叉树转变为数组来判断,是最直观的,但其实不用转变成数组,可以在递归遍历的过程中直接判断是否有序。

这道题目比较容易陷入两个陷阱:

  • 陷阱1

不能单纯的比较左节点小于中间节点,右节点大于中间节点就完事了

写出了类似这样的代码:

C++
if (root->val > root->left->val && root->val < root->right->val) {
return true;
} else {
return false;
}

我们要比较的是 左子树所有节点小于中间节点,右子树所有节点大于中间节点。所以以上代码的判断逻辑是错误的。

例如: [10,5,15,null,null,6,20] 这个case:

二叉搜索树

节点10大于左节点5,小于右节点15,但右子树里出现了一个6 这就不符合了!

  • 陷阱2

样例中最小节点 可能是int的最小值,如果这样使用最小的int来比较也是不行的。

此时可以初始化比较元素为longlong的最小值。

问题可以进一步演进:如果样例中根节点的val 可能是longlong的最小值 又要怎么办呢?文中会解答。

了解这些陷阱之后我们来看一下代码应该怎么写:

递归三部曲:

  • 确定递归函数,返回值以及参数

要定义一个longlong的全局变量,用来比较遍历的节点是否有序,因为后台测试数据中有int最小值,所以定义为longlong的类型,初始化为longlong最小值。

注意递归函数要有bool类型的返回值, 我们在二叉树:递归函数究竟什么时候需要返回值,什么时候不要返回值?programmercarl.com二叉树:递归函数究竟什么时候需要返回值,什么时候不要返回值?/0112.路径总和.html中讲了,只有寻找某一条边(或者一个节点)的时候,递归函数会有bool类型的返回值。

其实本题是同样的道理,我们在寻找一个不符合条件的节点,如果没有找到这个节点就遍历了整个树,如果找到不符合的节点了,立刻返回。

代码如下:

C++
long long maxVal = LONG_MIN; // 因为后台测试数据中有int最小值
bool isValidBST(TreeNode* root)
  • 确定终止条件

如果是空节点 是不是二叉搜索树呢?

是的,二叉搜索树也可以为空!

代码如下:

C++
if (root == NULL) return true;
  • 确定单层递归的逻辑

中序遍历,一直更新maxVal,一旦发现maxVal >= root->val,就返回false,注意元素相同时候也要返回false。

代码如下:

C++
bool left = isValidBST(root->left); // 左

// 中序遍历,验证遍历的元素是不是从小到大
if (maxVal < root->val) maxVal = root->val; // 中
else return false;

bool right = isValidBST(root->right); // 右
return left && right;

整体代码如下:

C++
class Solution {
public:
long long maxVal = LONG_MIN; // 因为后台测试数据中有int最小值
bool isValidBST(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return true;

bool left = isValidBST(root->left);
// 中序遍历,验证遍历的元素是不是从小到大
if (maxVal < root->val) maxVal = root->val;
else return false;
bool right = isValidBST(root->right);

return left && right;
}
};

以上代码是因为后台数据有int最小值测试用例,所以都把maxVal改成了longlong最小值。

如果测试数据中有 longlong的最小值,怎么办?

不可能在初始化一个更小的值了吧。 建议避免 初始化最小值,如下方法取到最左面节点的数值来比较。

代码如下:

C++
class Solution {
public:
TreeNode* pre = NULL; // 用来记录前一个节点
bool isValidBST(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return true;
bool left = isValidBST(root->left);

if (pre != NULL && pre->val >= root->val) return false;
pre = root; // 记录前一个节点

bool right = isValidBST(root->right);
return left && right;
}
};

最后这份代码看上去整洁一些,思路也清晰。

迭代法

可以用迭代法模拟二叉树中序遍历,对前中后序迭代法生疏的同学可以看这两篇二叉树:听说递归能做的,栈也能做!programmercarl.com二叉树:听说递归能做的,栈也能做!/二叉树的迭代遍历.html二叉树:前中后序迭代方式统一写法programmercarl.com二叉树:前中后序迭代方式统一写法/二叉树的统一迭代法.html

迭代法中序遍历稍加改动就可以了,代码如下:

C++
class Solution {
public:
bool isValidBST(TreeNode* root) {
stack<TreeNode*> st;
TreeNode* cur = root;
TreeNode* pre = NULL; // 记录前一个节点
while (cur != NULL || !st.empty()) {
if (cur != NULL) {
st.push(cur);
cur = cur->left; // 左
} else {
cur = st.top(); // 中
st.pop();
if (pre != NULL && cur->val <= pre->val)
return false;
pre = cur; //保存前一个访问的结点

cur = cur->right; // 右
}
}
return true;
}
};

二叉树:二叉搜索树登场!programmercarl.com二叉树:二叉搜索树登场!/0700.二叉搜索树中的搜索.html中我们分明写出了痛哭流涕的简洁迭代法,怎么在这里不行了呢,因为本题是要验证二叉搜索树啊。

总结

这道题目是一个简单题,但对于没接触过的同学还是有难度的。

所以初学者刚开始学习算法的时候,看到简单题目没有思路很正常,千万别怀疑自己智商,学习过程都是这样的,大家智商都差不多。

只要把基本类型的题目都做过,总结过之后,思路自然就开阔了,加油💪

其他语言版本

Java
//使用統一迭代法
class Solution {
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
TreeNode pre = null;
if(root != null)
stack.add(root);
while(!stack.isEmpty()){
TreeNode curr = stack.peek();
if(curr != null){
stack.pop();
if(curr.right != null)
stack.add(curr.right);
stack.add(curr);
stack.add(null);
if(curr.left != null)
stack.add(curr.left);
}else{
stack.pop();
TreeNode temp = stack.pop();
if(pre != null && pre.val >= temp.val)
return false;
pre = temp;
}
}
return true;
}
}
Java
class Solution {
// 递归
TreeNode max;
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
if (root == null) {
return true;
}
// 左
boolean left = isValidBST(root.left);
if (!left) {
return false;
}
// 中
if (max != null && root.val <= max.val) {
return false;
}
max = root;
// 右
boolean right = isValidBST(root.right);
return right;
}
}

class Solution {
// 迭代
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
if (root == null) {
return true;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
TreeNode pre = null;
while (root != null || !stack.isEmpty()) {
while (root != null) {
stack.push(root);
root = root.left;// 左
}
// 中,处理
TreeNode pop = stack.pop();
if (pre != null && pop.val <= pre.val) {
return false;
}
pre = pop;

root = pop.right;// 右
}
return true;
}
}

// 简洁实现·递归解法
class Solution {
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
return validBST(Long.MIN_VALUE, Long.MAX_VALUE, root);
}
boolean validBST(long lower, long upper, TreeNode root) {
if (root == null) return true;
if (root.val <= lower || root.val >= upper) return false;
return validBST(lower, root.val, root.left) && validBST(root.val, upper, root.right);
}
}
// 简洁实现·中序遍历
class Solution {
private long prev = Long.MIN_VALUE;
public boolean isValidBST(TreeNode root) {
if (root == null) {
return true;
}
if (!isValidBST(root.left)) {
return false;
}
if (root.val <= prev) { // 不满足二叉搜索树条件
return false;
}
prev = root.val;
return isValidBST(root.right);
}
}