6.23删除二叉搜索树中的节点(LC450-M)

2023-12-15 23:20

本文主要是介绍6.23删除二叉搜索树中的节点(LC450-M),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

算法:

一共有五种可能的情况:

  • 第一种情况:没找到删除的节点,遍历到空节点直接返回了
  • 找到删除的节点
    • 第二种情况:左右孩子都为空(叶子节点),直接删除节点, 返回NULL为根节点
    • 第三种情况:删除节点的左孩子为空,右孩子不为空,删除节点,右孩子补位,返回右孩子为根节点
    • 第四种情况:删除节点的右孩子为空,左孩子不为空,删除节点,左孩子补位,返回左孩子为根节点
    • 第五种情况:左右孩子节点都不为空,则将删除节点的左子树头结点(左孩子)放到删除节点的右子树的最左面节点的左孩子上,返回删除节点右孩子为新的根节点。

第五种情况,比如要删除节点7,可以让它的左孩子或者右孩子去继位。这里是让左孩子去继位,左孩子比7小,右孩子比7大,那左孩子应该继位在右孩子的最小的节点的左边,即8左边。然后,让3指向9。

调试过程:

/*** 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 {public TreeNode deleteNode(TreeNode root, int key) {        if (root == null) return root;
//1.找不到key节点,自动返回原rootif (root.val == key) {
//2.左右都空,说明是叶子,直接删除if (root.left==null && root.right==null) return null;
//3.左空右不空,右上移if (root.left==null && root.right!=null) {root = root.right;return root;}
//4.右空左不空,左上移        if (root.left!=null && root.right==null) {root = root.left;return root;}
//5.左右都不空,root的左孩子移到右孩子的最左边if (root.left!=null && root.right!=null){TreeNode left = root.left;root = root.right;while (root.left!=null){root = root.left;}root.left = left;return root;}}if (root.val < key) deleteNode(root.left, key);  if (root.val > key) deleteNode(root.right, key);      return root;}
}

原因:

左右都不空时,代码有问题。

代码逻辑不对,没有中间变量cur,相当于少了个变量cur去实现交换操作。

而且,递归处没有赋值给root.left和root.right(因为这里的递归是有返回值TreeNode的)!!!!无法真正实现递归(这一点老是忘记)

修改后:

/*** 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 {public TreeNode deleteNode(TreeNode root, int key) {        if (root == null) return root;
//1.找不到key节点,自动返回原rootif (root.val == key) {
//2.左右都空,说明是叶子,直接删除if (root.left==null && root.right==null) return null;
//3.左空右不空,右上移if (root.left==null && root.right!=null) {root = root.right;return root;}
//4.右空左不空,左上移        if (root.left!=null && root.right==null) {root = root.left;return root;}
//5.左右都不空,root的左孩子移到右孩子的最左边if (root.left!=null && root.right!=null){TreeNode cur = root.right;while (cur.left!=null){cur = cur.left;}cur.left = root.left;root = root.right;return root;}}if (root.val < key) root.left=deleteNode(root.left, key);  if (root.val > key) root.right=deleteNode(root.right, key);      return root;}
}

原因:

递归处逻辑不对。

应该是key比root.val小时,向左搜索

应该是key比root.val大时,向右搜索

正确代码:

/*** 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 {public TreeNode deleteNode(TreeNode root, int key) {        if (root == null) return root;
//1.找不到key节点,自动返回原rootif (root.val == key) {
//2.左右都空,说明是叶子,直接删除if (root.left==null && root.right==null) return null;
//3.左空右不空,右上移if (root.left==null && root.right!=null) {root = root.right;return root;}
//4.右空左不空,左上移        if (root.left!=null && root.right==null) {root = root.left;return root;}
//5.左右都不空,root的左孩子移到右孩子的最左边if (root.left!=null && root.right!=null){TreeNode cur = root.right;while (cur.left!=null){cur = cur.left;}cur.left = root.left;root = root.right;return root;}}if (key< root.val) root.left=deleteNode(root.left, key);  if (key> root.val) root.right=deleteNode(root.right, key);      return root;}
}

时间空间复杂度:

时间复杂度:

O(n),其中 n为 root的节点个数。最差情况下,寻找和删除 cur各需要遍历一次树。

空间复杂度:

O(n),其中 n为 root的节点个数。递归的深度最深为 O(n)。

这篇关于6.23删除二叉搜索树中的节点(LC450-M)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/498277

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