文章目录
- 450. 删除二叉搜索树中的节点
- 题目分析
- 完整代码如下
- 669. 修剪二叉搜索树
- 题目分析
- 完整代码如下
跟随carl代码随想录刷题
语言:python
450. 删除二叉搜索树中的节点
题目:给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个值 key,删除二叉搜索树中的 key 对应的节点,并保证二叉搜索树的性质不变。
返回二叉搜索树(有可能被更新)的根节点的引用。
一般来说,删除节点可分为两个步骤: 首先找到需要删除的节点; 如果找到了,删除它。
输入:root = [5,3,6,2,4,null,7], key = 3
输出:[5,4,6,2,null,null,7]
解释:给定需要删除的节点值是 3,所以我们首先找到 3 这个节点,然后删除它。
一个正确的答案是 [5,4,6,2,null,null,7], 如下图所示。
另一个正确答案是 [5,2,6,null,4,null,7]
👉示例1:
输入: root = [5,3,6,2,4,null,7], key = 0
输出: [5,3,6,2,4,null,7]
解释: 二叉树不包含值为 0 的节点
👉示例 2:
输入: root = [], key = 0
输出: []
题目分析
彻底掌握递归写法就够了,推荐利用搜索树的特性。
完整代码如下
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def deleteNode(self, root: Optional[TreeNode], key: int) -> Optional[TreeNode]:
if not root:# 节点为空,直接返回
return None
if root.val < key:
root.right = self.deleteNode(root.right, key)
elif root.val > key:
root.left = self.deleteNode(root.left, key)
else:
# 当前节点的左子树为空,返回当前的右子树
if not root.left:
return root.right
# 当前节点的右子树为空,返回当前的左子树
if not root.right:
return root.left
# 左右子树都不为空,找到右孩子的最左节点,记为p
node = root.right
while node.left:
node = node.left
# 将当前节点的左子树挂在p的左孩子上
node.left = root.left
# 当前节点的右子树替换掉当前节点,完成当前节点的删除
root = root.right
return root
669. 修剪二叉搜索树
题目:给你二叉搜索树的根节点 root ,同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树,使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 (即,如果没有被移除,原有的父代子代关系都应当保留)。 可以证明,存在 唯一的答案 。所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。注意,根节点可能会根据给定的边界发生改变。
输入:root = [1,0,2], low = 1, high = 2
输出:[1,null,2]
输入:root = [3,0,4,null,2,null,null,1], low = 1, high = 3
输出:[3,2,null,1]
题目分析
完整代码如下
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def trimBST(self, root: Optional[TreeNode], low: int, high: int) -> Optional[TreeNode]:
if not root:
return None
if root.val < low:
return self.trimBST(root.right, low, high)
if high < root.val:
return self.trimBST(root.left, low, high)
if low <= root.val <= high:
root.left = self.trimBST(root.left, low, high)
root.right = self.trimBST(root.right, low, high)
return root