首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

Leetcode No.173 二叉搜索树迭代器(DFS)

一、题目描述 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...其中 h 是树的高度。 二、解题思路 根据二叉搜索树的性质,不难发现,原问题等价于对二叉搜索树进行中序遍历。因此,我们可以采取与「94. 二叉树的中序遍历」类似的方法来解决这一问题。...二叉树的中序遍历的官方题解」,给出本题的解法。读者将不难发现两篇题解的代码存在诸多相似之处。 扁平化 我们可以直接对二叉搜索树做一次完全的递归遍历,获取中序遍历的全部结果并保存在队列中。...随后,我们利用得到的队列本身来实现迭代器。...bst=new BSTIterator(root); System.out.println(); } } 四、复杂度分析 时间复杂度:初始化需要 O(n) 的时间,其中 n为树中节点的数量

31510
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    ☆打卡算法☆LeetCode 173. 二叉搜索树迭代器 算法解析

    一、题目 1、算法题目 “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。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接: 173....二叉搜索树迭代器 - 力扣(LeetCode) 2、题目描述 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...,如果要实现二叉搜索树的迭代器,那么就需要对二叉搜索树进行中序遍历。...中序遍历就是按照左子树、根节点、右子树的方式遍历这棵树,访问左右子树的时候也按照同样的方式遍历,直到遍历整棵树。 那么这道题就是对二叉搜索树的中序遍历,将获得的结果保存到数组中。...然后,使用得到的数组来实现迭代器。

    33520

    二叉树同层处理

    , 31 7月 2022 作者 847954981@qq.com 我的编程之路, 算法学习 二叉树同层处理 个人整理,非最优解 ---- 二叉树算法中,如果我们需要如:获取每一层二叉树的元素总和时...,这样对二叉树每一层进行分开计算,可以使用队列加两层while循环: public void aSum(TreeNode root) { int floor=0; Deque...queue.isEmpty()){ //第一层while,知道二叉树被遍历完全 floor++; //表示现在正在计算的层数 int size=queue.size...=0){ //第二层while,通过size来遍历同层的元素 size--; //每遍历一个同层元素减1 TreeNode ls=queue.pop...ls.right);} //右分支加入队列 } } } 如上面的算法,我们先将根节点压入队列,之后通过一层while(和之后的左右分支入队)来实现二叉树的遍历

    21820

    【运筹学】线性规划 最优解分析 ( 唯一最优解 | 无穷多最优解 | 无界解 | 无可行解 | 迭代范围 | 求解步骤 )

    文章目录 一、唯一最优解 二、无穷多最优解 三、无界解 四、无可行解 五、线性规划迭代范围 六、线性规划求解步骤 一、唯一最优解 ---- 使用单纯形法求解线性规划时 , 得到最优解时 , 所有的非基变量对应的检验数都小于...0 , 该线性规划有唯一最优解 ; 二、无穷多最优解 ---- 使用单纯形法求解线性规划时 , 得到最优解时 , 存在一个或多个非基变量对应的检验数等于 0 , 那么该线性规划有无穷多最优解...无界解 ; 四、无可行解 ---- 使用人工变量法 ( 大 M 单纯形法 ) 求解线性规划 , 得到最优解时 , 此时基变量中还存在人工变量 , 人工添加的变量没有迭代出去 , 这种情况下 , 该线性规划没有可行解...; 五、线性规划迭代范围 ---- 线性规划迭代范围 : 无限范围 : 首先迭代的范围是 无穷多元素的 可行解 的集合 ; 有限范围 : 缩小该迭代范围为 有限个元素的 基可行解 集合 ;...六、线性规划求解步骤 线性规划求解步骤 : 初始 : 找到初始基可行解 ; 最优 : 最优解判定准则 ; 迭代 : 如果不是最优解 , 如何进行下一次迭代 ;

    4.5K00

    【机器学习】迭代决策树GBRT

    一、决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林...Tree) 渐进梯度决策树 MART (MultipleAdditive Regression Tree) 多决策回归树 Tree Net决策树网络 二、GBRT 迭代决策树算法,在阿里内部用得比较多...GBRT的核心在于累加所有树的结果作为最终结果,而分类树是没有办法累加的。所以GBDT中的树都是回归树而非分类树。...0.给定一个初始值 1.建立M棵决策树(迭代M次) 2.对函数估计值F(x)进行Logistic变换 3.对于K各分类进行下面的操作(其实这个for循环也可以理解为向量的操作,每个样本点xi都对应了K种可能的分类...实际的搜索排序使用的是Lambda MART算法,必须指出的是由于这里要使用排序需要的cost function,LambdaMART迭代用的并不是残差。

    2.3K41

    【机器学习】迭代决策树GBRT

    一、决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林...Tree) 渐进梯度决策树 MART (MultipleAdditive Regression Tree) 多决策回归树 Tree Net决策树网络 二、GBRT 迭代决策树算法,在阿里内部用得比较多...GBRT的核心在于累加所有树的结果作为最终结果,而分类树是没有办法累加的。所以GBDT中的树都是回归树而非分类树。...0.给定一个初始值 1.建立M棵决策树(迭代M次) 2.对函数估计值F(x)进行Logistic变换 3.对于K各分类进行下面的操作(其实这个for循环也可以理解为向量的操作,每个样本点xi都对应了K种可能的分类...实际的搜索排序使用的是Lambda MART算法,必须指出的是由于这里要使用排序需要的cost function,LambdaMART迭代用的并不是残差。

    1.3K60
    领券