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98. 验证二叉搜索树 - 力扣(LeetCode) 

算法思路:中序遍历与值比较

二叉搜索树的关键特性是:​​中序遍历结果是有序序列​​。利用这一性质,我们可以设计以下算法:

  1. 对二叉树进行中序遍历(左-中-右)。
  2. 在遍历过程中,记录前一个访问到的节点值。
  3. 每次访问新节点时,确保它的值大于前一个节点值。
  4. 若遍历过程中始终满足递增关系,则该树是BST。
实现要点
  • ​全局变量存储前驱值​​:初始化一个极小值(Long.MIN_VALUE),避免与节点最小值冲突。
  • ​递归中序遍历​​:深度优先搜索自然实现中序序列。
  • ​中断机制​​:一旦发现不满足条件,立即返回false

代码实现 

/*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {*     int val;*     TreeNode left;*     TreeNode right;*     TreeNode() {}*     TreeNode(int val) { this.val = val; }*     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {*         this.val = val;*         this.left = left;*         this.right = right;*     }* }*/
class Solution {long prev = Long.MIN_VALUE;  // 存储中序遍历的前驱值public boolean isValidBST(TreeNode root) {if (root == null)  // 空树是BSTreturn true;// 递归检查左子树if (!isValidBST(root.left)) return false;// 检查当前节点值是否大于前驱值if (root.val <= prev) return false;prev = root.val;  // 更新前驱值// 递归检查右子树return isValidBST(root.right);}
}

关键解析

代码片段功能说明
long prev = Long.MIN_VALUE;使用long类型避免与Integer.MIN_VALUE冲突
if (!isValidBST(root.left))优先递归左子树,实现中序遍历顺序
if (root.val <= prev) return false;确保当前值大于前驱值,否则直接判定失败
prev = root.val;更新前驱值,为后续节点比较做准备
return isValidBST(root.right);最后检查右子树并返回结果

复杂度分析

  • ​时间复杂度​​:O(N),每个节点恰好访问一次。
  • ​空间复杂度​​:O(H),递归栈深度取决于树高H,最坏情况(链表结构)为O(N)。

处理边界情况

  1. ​空树处理​​:空树被视为有效的BST。
  2. ​单节点树​​:没有左右子树,天然满足BST条件。
  3. ​极值处理​​:使用Long.MIN_VALUE防止节点值为Integer.MIN_VALUE时误判。

拓展思考

这种方法利用了BST的中序特性,实际上也反映了二叉搜索树的本质:​​元素的有序存储​​。实际应用中,BST常用于实现快速查找的数据结构,如TreeMap。理解其有效性判断对构建正确算法至关重要。

通过中序遍历递归实现,我们既保证了代码简洁性,又确保了逻辑的严密性,有效解决了二叉搜索树的验证问题

 

 

http://www.dtcms.com/wzjs/116272.html

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