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代码随想录算法训练营day18

news 来源：原创 2025/6/29 8:10:29

530.二叉搜索树的最小绝对差

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给你一棵所有节点为非负值的二叉搜索树，请你计算树中任意两节点的差的绝对值的最小值。

示例：

提示：树中至少有 2 个节点。

递归

那么二叉搜索树采用中序遍历，其实就是一个有序数组。

在一个有序数组上求两个数最小差值，这是不是就是一道送分题了。

最直观的想法，就是把二叉搜索树转换成有序数组，然后遍历一遍数组，就统计出来最小差值了。

class Solution {TreeNode pre; // 记录上一个遍历的结点int result = Integer.MAX_VALUE;public int getMinimumDifference(TreeNode root) {if (root == null)return 0;traversal(root);return result;}public void traversal(TreeNode root) {if (root == null)return;// 左traversal(root.left);// 中if (pre != null) {result = Math.min(result, root.val - pre.val);}pre = root;// 右traversal(root.right);}
}

530.二叉搜索树的最小绝对差

需要领悟一下二叉树遍历上双指针操作，优先掌握递归

题目链接/文章讲解：代码随想录

视频讲解：二叉搜索树中，需要掌握如何双指针遍历！| LeetCode：530.二叉搜索树的最小绝对差_哔哩哔哩_bilibili

501.二叉搜索树中的众数

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给定一个有相同值的二叉搜索树（BST），找出 BST 中的所有众数（出现频率最高的元素）。

假定 BST 有如下定义：

结点左子树中所含结点的值小于等于当前结点的值
结点右子树中所含结点的值大于等于当前结点的值
左子树和右子树都是二叉搜索树

例如：

给定 BST [1,null,2,2],

返回[2].

提示：如果众数超过1个，不需考虑输出顺序

进阶：你可以不使用额外的空间吗？（假设由递归产生的隐式调用栈的开销不被计算在内）

递归法

如果不是二叉搜索树

如果不是二叉搜索树，最直观的方法一定是把这个树都遍历了，用map统计频率，把频率排个序，最后取前面高频的元素的集合。

具体步骤如下：

1.这个树都遍历了，用map统计频率

至于用前中后序哪种遍历也不重要，因为就是要全遍历一遍，怎么个遍历法都行，层序遍历都没毛病！

这里采用前序遍历，代码如下：

// map<int, int> key:元素，value:出现频率
void searchBST(TreeNode* cur, unordered_map<int, int>& map) { // 前序遍历if (cur == NULL) return ;map[cur->val]++; // 统计元素频率searchBST(cur->left, map);searchBST(cur->right, map);return ;
}

2.把统计的出来的出现频率（即map中的value）排个序

有的同学可能可以想直接对map中的value排序，还真做不到，C++中如果使用std::map或者std::multimap可以对key排序，但不能对value排序。

所以要把map转化数组即vector，再进行排序，当然vector里面放的也是pair<int, int>类型的数据，第一个int为元素，第二个int为出现频率。

代码如下：

bool static cmp (const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) {return a.second > b.second; // 按照频率从大到小排序
}vector<pair<int, int>> vec(map.begin(), map.end());
sort(vec.begin(), vec.end(), cmp); // 给频率排个序

3.取前面高频的元素

此时数组vector中已经是存放着按照频率排好序的pair，那么把前面高频的元素取出来就可以了。

代码如下：

result.push_back(vec[0].first);
for (int i = 1; i < vec.size(); i++) {// 取最高的放到result数组中if (vec[i].second == vec[0].second) result.push_back(vec[i].first);else break;
}
return result;

中序遍历-不使用额外空间，利用二叉搜索树特性

class Solution {ArrayList<Integer> resList;int maxCount;int count;TreeNode pre;public int[] findMode(TreeNode root) {resList = new ArrayList<>();maxCount = 0;count = 0;pre = null;findMode1(root);int[] res = new int[resList.size()];for (int i = 0; i < resList.size(); i++) {res[i] = resList.get(i);}return res;}public void findMode1(TreeNode root) {if (root == null) {return;}findMode1(root.left);int rootValue = root.val;// 计数if (pre == null || rootValue != pre.val) {count = 1;} else {count++;}// 更新结果以及maxCountif (count > maxCount) {resList.clear();resList.add(rootValue);maxCount = count;} else if (count == maxCount) {resList.add(rootValue);}pre = root;findMode1(root.right);}
}

501.二叉搜索树中的众数

和 530差不多双指针思路，不过这里涉及到一个很巧妙的代码技巧。

可以先自己做做看，然后看我的视频讲解。

代码随想录

视频讲解：不仅双指针，还有代码技巧可以惊艳到你！ | LeetCode：501.二叉搜索树中的众数_哔哩哔哩_bilibili

236. 二叉树的最近公共祖先

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给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。

百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”

例如，给定如下二叉树: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]

示例 1: 输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1 输出: 3 解释: 节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3。

示例 2: 输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4 输出: 5 解释: 节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。

说明:

所有节点的值都是唯一的。
p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉树中。

遇到这个题目首先想的是要是能自底向上查找就好了，这样就可以找到公共祖先了。

那么二叉树如何可以自底向上查找呢？

回溯啊，二叉树回溯的过程就是从底到上。

后序遍历（左右中）就是天然的回溯过程，可以根据左右子树的返回值，来处理中节点的逻辑。

接下来就看如何判断一个节点是节点q和节点p的公共祖先呢。

首先最容易想到的一个情况：如果找到一个节点，发现左子树出现结点p，右子树出现节点q，或者左子树出现结点q，右子树出现节点p，那么该节点就是节点p和q的最近公共祖先。即情况一：

判断逻辑是如果递归遍历遇到q，就将q返回，遇到p 就将p返回，那么如果左右子树的返回值都不为空，说明此时的中节点，一定是q 和p 的最近祖先。

那么有录友可能疑惑，会不会左子树遇到q 返回，右子树也遇到q返回，这样并没有找到 q 和p的最近祖先。

这么想的录友，要审题了，题目强调：二叉树节点数值是不重复的，而且一定存在 q 和 p。

但是很多人容易忽略一个情况，就是节点本身p(q)，它拥有一个子孙节点q(p)。 情况二：

其实情况一和情况二代码实现过程都是一样的，也可以说，实现情况一的逻辑，顺便包含了情况二。

因为遇到 q 或者 p 就返回，这样也包含了 q 或者 p 本身就是公共祖先的情况。

这一点是很多录友容易忽略的，在下面的代码讲解中，可以再去体会。

递归三部曲：

确定递归函数返回值以及参数

需要递归函数返回值，来告诉我们是否找到节点q或者p，那么返回值为bool类型就可以了。

但我们还要返回最近公共节点，可以利用上题目中返回值是TreeNode * ，那么如果遇到p或者q，就把q或者p返回，返回值不为空，就说明找到了q或者p。

代码如下：

TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q)

确定终止条件

遇到空的话，因为树都是空了，所以返回空。

那么我们来说一说，如果 root == q，或者 root == p，说明找到 q p ，则将其返回，这个返回值，后面在中节点的处理过程中会用到，那么中节点的处理逻辑，下面讲解。

代码如下：

if (root == q || root == p || root == NULL) return root;

确定单层递归逻辑

值得注意的是本题函数有返回值，是因为回溯的过程需要递归函数的返回值做判断，但本题我们依然要遍历树的所有节点。

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？ (opens new window)中说了递归函数有返回值就是要遍历某一条边，但有返回值也要看如何处理返回值！

如果递归函数有返回值，如何区分要搜索一条边，还是搜索整个树呢？

搜索一条边的写法：

if (递归函数(root->left)) return ;if (递归函数(root->right)) return ;

搜索整个树写法：

left = 递归函数(root->left);  // 左
right = 递归函数(root->right); // 右
left与right的逻辑处理;         // 中

看出区别了没？

在递归函数有返回值的情况下：如果要搜索一条边，递归函数返回值不为空的时候，立刻返回，如果搜索整个树，直接用一个变量left、right接住返回值，这个left、right后序还有逻辑处理的需要，也就是后序遍历中处理中间节点的逻辑（也是回溯）。

那么为什么要遍历整棵树呢？直观上来看，找到最近公共祖先，直接一路返回就可以了。

如图：

236.二叉树的最近公共祖先

就像图中一样直接返回7。

但事实上还要遍历根节点右子树（即使此时已经找到了目标节点了），也就是图中的节点4、15、20。

因为在如下代码的后序遍历中，如果想利用left和right做逻辑处理，不能立刻返回，而是要等left与right逻辑处理完之后才能返回。

left = 递归函数(root->left);  // 左
right = 递归函数(root->right); // 右
left与right的逻辑处理;         // 中

所以此时大家要知道我们要遍历整棵树。知道这一点，对本题就有一定深度的理解了。

那么先用left和right接住左子树和右子树的返回值，代码如下：

TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);

如果left 和 right都不为空，说明此时root就是最近公共节点。这个比较好理解

如果left为空，right不为空，就返回right，说明目标节点是通过right返回的，反之依然。

这里有的同学就理解不了了，为什么left为空，right不为空，目标节点通过right返回呢？

如图：

236.二叉树的最近公共祖先1

图中节点10的左子树返回null，右子树返回目标值7，那么此时节点10的处理逻辑就是把右子树的返回值（最近公共祖先7）返回上去！

这里也很重要，可能刷过这道题目的同学，都不清楚结果究竟是如何从底层一层一层传到头结点的。

那么如果left和right都为空，则返回left或者right都是可以的，也就是返回空。

代码如下：

if (left == NULL && right != NULL) return right;
else if (left != NULL && right == NULL) return left;
else  { //  (left == NULL && right == NULL)return NULL;
}

那么寻找最小公共祖先，完整流程图如下：

236.二叉树的最近公共祖先2

从图中，大家可以看到，我们是如何回溯遍历整棵二叉树，将结果返回给头结点的！

整体代码如下：

class Solution {
public:TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {if (root == q || root == p || root == NULL) return root;TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);if (left != NULL && right != NULL) return root;if (left == NULL && right != NULL) return right;else if (left != NULL && right == NULL) return left;else  { //  (left == NULL && right == NULL)return NULL;}}
};

//递归class Solution {public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {if (root == null || root == p || root == q) { // 递归结束条件return root;}// 后序遍历TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);if(left == null && right == null) { // 若未找到节点 p 或 qreturn null;}else if(left == null && right != null) { // 若找到一个节点return right;}else if(left != null && right == null) { // 若找到一个节点return left;}else { // 若找到两个节点return root;}}
}//迭代class Solution {public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {int max = Integer.MAX_VALUE;Stack<TreeNode> st = new Stack<>();TreeNode cur = root, pre = null;while (cur != null || !st.isEmpty()) {while (cur != null) {st.push(cur);cur = cur.left;}cur = st.pop();if (cur.right == null || cur.right == pre) {// p/q是 中/左 或者 中/右 , 返回中if (cur == p || cur == q) {if ((cur.left != null && cur.left.val == max) || (cur.right != null && cur.right.val == max)) {return cur;}cur.val = max;}// p/q是 左/右 , 返回中if (cur.left != null && cur.left.val == max && cur.right != null && cur.right.val == max) {return cur;}// MAX_VALUE 往上传递if ((cur.left != null && cur.left.val == max) || (cur.right != null && cur.right.val == max)) {cur.val = max;}pre = cur;cur = null;} else {st.push(cur);cur = cur.right;}}return null;}
}