算法剑指 Offer II 055. 二叉搜索树迭代器｜173. 二叉搜索树迭代器（java / c / c++ / python / go / rust）

Posted 2022-04-21 二当家的白帽子

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文章目录

• 剑指 Offer II 055. 二叉搜索树迭代器｜173. 二叉搜索树迭代器：
• 样例 1
• 提示
• 进阶
• 分析
• 题解
• • java
  • c
  • c++
  • python
  • go
  • rust
• 原题传送门：https://leetcode-cn.com/problems/kTOapQ/
• 原题传送门：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search-tree-iterator/

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剑指 Offer II 055. 二叉搜索树迭代器｜173. 二叉搜索树迭代器：

实现一个二叉搜索树迭代器类 BSTIterator ，表示一个按中序遍历二叉搜索树（BST）的迭代器：

• BSTIterator(TreeNode root) 初始化 BSTIterator 类的一个对象。BST 的根节点 root 会作为构造函数的一部分给出。指针应初始化为一个不存在于 BST 中的数字，且该数字小于 BST 中的任何元素。
• boolean hasNext() 如果向指针右侧遍历存在数字，则返回 true ；否则返回 false 。
• int next() 将指针向右移动，然后返回指针处的数字。

注意，指针初始化为一个不存在于 BST 中的数字，所以对 next() 的首次调用将返回 BST 中的最小元素。

可以假设 next() 调用总是有效的，也就是说，当调用 next() 时，BST 的中序遍历中至少存在一个下一个数字。

样例 1

输入
	inputs = ["BSTIterator", "next", "next", "hasNext", "next", "hasNext", "next", "hasNext", "next", "hasNext"]
	inputs = [[[7, 3, 15, null, null, 9, 20]], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
	
输出
	[null, 3, 7, true, 9, true, 15, true, 20, false]

解释
	BSTIterator bSTIterator = new BSTIterator([7, 3, 15, null, null, 9, 20]);
	bSTIterator.next();    // 返回 3
	bSTIterator.next();    // 返回 7
	bSTIterator.hasNext(); // 返回 True
	bSTIterator.next();    // 返回 9
	bSTIterator.hasNext(); // 返回 True
	bSTIterator.next();    // 返回 15
	bSTIterator.hasNext(); // 返回 True
	bSTIterator.next();    // 返回 20
	bSTIterator.hasNext(); // 返回 False

提示

• 树中节点的数目在范围 [1, 105] 内
• 0 <= Node.val <= 106
• 最多调用 105 次 hasNext 和 next 操作

进阶

• 你可以设计一个满足下述条件的解决方案吗？next() 和 hasNext() 操作均摊时间复杂度为 O(1) ，并使用 O(h) 内存。其中 h 是树的高度。

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分析

• 这道算法题考查的就是从 二叉搜索树¹ 中从小到大取值，也就是中序遍历。
• 可以直接在初始化时就完成遍历，把值放入队列等数据结构，之后取值和判空就会很快。
• 但是在初始化时就完成遍历有个缺点，就是如果树很大，但是取值取得比较少，那么开始的初始化就是浪费（道理同 数据延迟加载 和 单例模式的懒汉模式 等），所以我们可以把遍历分摊到每一次取值操作中去。

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题解

java

class BSTIterator 
    private TreeNode        cur;
    private Deque<TreeNode> stack;

    public BSTIterator(TreeNode root) 
        cur = root;
        stack = new LinkedList<TreeNode>();
    

    public int next() 
        while (cur != null) 
            stack.push(cur);
            cur = cur.left;
        
        cur = stack.pop();
        int val = cur.val;
        cur = cur.right;
        return val;
    

    public boolean hasNext() 
        return cur != null || !stack.isEmpty();
    

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c

typedef struct 
    struct TreeNode *cur;
    struct StackTreeNode *stack[100000];
    int stackSize;
 BSTIterator;


BSTIterator *bSTIteratorCreate(struct TreeNode *root) 
    BSTIterator *iterator = malloc(sizeof(BSTIterator));
    iterator->cur = root;
    iterator->stackSize = 0;
    return iterator;


int bSTIteratorNext(BSTIterator *obj) 
    while (obj->cur != NULL) 
        obj->stack[(obj->stackSize)++] = obj->cur;
        obj->cur = obj->cur->left;
    
    obj->cur = obj->stack[--(obj->stackSize)];
    int val = obj->cur->val;
    obj->cur = obj->cur->right;
    return val;


bool bSTIteratorHasNext(BSTIterator *obj) 
    return obj->cur != NULL || obj->stackSize;


void bSTIteratorFree(BSTIterator *obj) 
    free(obj);

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c++

class BSTIterator 
private:
    TreeNode *cur;
    stack<TreeNode *> stacks;
public:
    BSTIterator(TreeNode *root) : cur(root) 
    

    int next() 
        while (cur != nullptr) 
            stacks.push(cur);
            cur = cur->left;
        
        cur = stacks.top();
        stacks.pop();
        int val = cur->val;
        cur = cur->right;
        return val;
    

    bool hasNext() 
        return cur != nullptr || !stacks.empty();
    
;

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python

class BSTIterator:

    def __init__(self, root: TreeNode):
        self.cur = root
        self.stack = []


    def next(self) -> int:
        while self.cur:
            self.stack.append(self.cur)
            self.cur = self.cur.left
        self.cur = self.stack.pop()
        val = self.cur.val
        self.cur = self.cur.right
        return val

    def hasNext(self) -> bool:
        return True if self.cur or self.stack else False

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go

type BSTIterator struct 
	cur   *TreeNode
	stack []*TreeNode


func Constructor(root *TreeNode) BSTIterator 
	return BSTIteratorcur: root


func (this *BSTIterator) Next() int 
	for this.cur != nil 
		this.stack = append(this.stack, this.cur)
		this.cur = this.cur.Left
	
	this.cur, this.stack = this.stack[len(this.stack)-1], this.stack[:len(this.stack)-1]
	val := this.cur.Val
	this.cur = this.cur.Right
	return val


func (this *BSTIterator) HasNext() bool 
	return this.cur != nil || len(this.stack) > 0

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rust

use std::rc::Rc, cell::RefCell;
struct BSTIterator 
  cur: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,
  stack: Vec<Rc<RefCell<TreeNode>>>


impl BSTIterator 

  fn new(root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> Self 
    BSTIterator 
      cur: root.clone(),
      stack: Vec::new()
    
  

  fn next(&mut self) -> i32 
    while let Some(n) = self.cur.clone() 
      self.stack.push(n.clone());
      self.cur = n.borrow().left.clone();
    ;
    self.cur = self.stack.pop();
    let val = self.cur.clone().unwrap().borrow().val;
    self.cur = self.cur.clone().unwrap().borrow().right.clone();
    val
  

  fn has_next(&self) -> bool 
    self.cur.is_some() || !self.stack.is_empty()
  

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原题传送门：https://leetcode-cn.com/problems/kTOapQ/

原题传送门：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search-tree-iterator/

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1. 二叉查找树（Binary Search Tree），（又：二叉搜索树，二叉排序树）它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 它的左、右子树也分别为 二叉排序树 。二叉搜索树作为一种经典的数据结构，它既有链表的快速插入与删除操作的特点，又有数组快速查找的优势；所以应用十分广泛，例如在文件系统和数据库系统一般会采用这种数据结构进行高效率的排序与检索操作。 ↩︎