算法的学习笔记—二叉搜索树与双向链表(牛客JZ36)
😀前言
在数据结构的学习过程中,二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)是一个常见的主题。它不仅具有排序的特性,还为各类算法的实现提供了基础。然而,在某些特定的应用场景中,我们可能需要将二叉搜索树转换为其他形式的数据结构,如双向链表。本文将详细探讨如何将一棵二叉搜索树转换为排序的双向链表,并通过代码实现这一过程。
😀二叉搜索树与双向链表
❤️🔥问题描述
给定一棵二叉搜索树,需要将其转换成一个排序的双向链表。双向链表要求如下:
- 每个节点的左指针指向前驱节点,右指针指向后继节点。
- 转换过程中不得创建新的节点,只能调整已有节点的指针。
- 转换后的双向链表中的节点按升序排列,并且返回链表中的第一个节点。
例如,给定的二叉搜索树为:
数据范围:输入二叉树的节点数 0≤n≤1000,二叉树中每个节点的值 0≤val≤1000
要求:空间复杂度O(1)(即在原树上操作),时间复杂度 O(n)
😘示例
输入描述:
二叉树的根节点
返回值描述:
双向链表的其中一个头节点。
示例1
输入:{10,6,14,4,8,12,16}
返回值:From left to right are:4,6,8,10,12,14,16;From right to left are:16,14,12,10,8,6,4;
说明:输入题面图中二叉树,输出的时候将双向链表的头节点返回即可。
示例2
输入:{5,4,#,3,#,2,#,1}
返回值:From left to right are:1,2,3,4,5;From right to left are:5,4,3,2,1;
说明:
5
/
4
/
3
/
2
/
1
树的形状如上图
🤔解题思路
将二叉搜索树转换为双向链表的关键在于对树进行中序遍历。中序遍历会按照从小到大的顺序访问树的每个节点,因此可以利用这一特性来构建排序的双向链表。
转换过程的核心步骤如下:
- 中序遍历: 采用递归的方式,对每个节点进行中序遍历。首先处理左子树,再处理当前节点,最后处理右子树。
- 指针调整: 在遍历过程中,调整当前节点与前一个节点之间的指针关系,使其形成双向链表。
- 记录链表头节点: 中序遍历的第一个节点即为双向链表的头节点。
🥰代码实现
以下是用 Java 实现该算法的代码:
private TreeNode pre = null;
private TreeNode head = null;
public TreeNode Convert(TreeNode root) {
inOrder(root);
return head;
}
private void inOrder(TreeNode node) {
if (node == null)
return;
// 递归遍历左子树
inOrder(node.left);
// 处理当前节点的前驱与后继关系
node.left = pre;
if (pre != null)
pre.right = node;
pre = node;
// 记录双向链表的头节点
if (head == null)
head = node;
// 递归遍历右子树
inOrder(node.right);
}
😁代码分析
- 中序遍历:
inOrder
函数实现了二叉树的中序遍历。通过递归的方式,首先处理左子树,再处理当前节点,最后处理右子树。 - 指针调整: 对于每个被访问的节点,先将其左指针指向前一个访问的节点
pre
。如果前一个节点存在,则将其右指针指向当前节点。最后,将pre
更新为当前节点。 - 头节点记录: 当
head
为null
时,意味着当前节点是中序遍历的第一个节点,因此将其记录为双向链表的头节点。
时间与空间复杂度
- 时间复杂度:
O(n)
,其中n
为二叉树的节点数。因为我们需要遍历每个节点一次。 - 空间复杂度:
O(1)
,因为转换是在原树上操作,没有使用额外的存储空间。
😄总结
通过本文的介绍,我们了解了如何将二叉搜索树转换为排序的双向链表。这一过程充分利用了中序遍历的特点,既保留了树中节点的有序性,又通过指针的调整将其转换为双向链表。这一算法不仅简洁高效,还能在实际开发中为各种应用场景提供有效的解决方案。
通过代码的实现,我们可以更直观地理解这一转换过程,并掌握在不同数据结构之间进行转换的技巧。这些知识将在日后的算法学习和实践中发挥重要作用。
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