Kème plus petit élément dans BST
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Kth Smallest Element In BST ».
1. Apprendre
Le problème du « Kème plus petit élément de la BST » est un défi clé dans la section Arbres.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour le Kième plus petit élément de BST.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour le Kth Smallest Element In BST.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné la racine d'un arbre de recherche binaire et un entier k, renvoie la kème plus petite valeur (indexée 1) de toutes les valeurs des nœuds de l'arbre.
L'arborescence est représentée sous la forme d'une liste par ordre de niveaux. Implémentez une fonction kthSmallest(root: list, k: int) -> int.
- •The number of nodes in the tree is n
- •1 <= k <= n <= 10000
- •0 <= Node.val <= 10000
Exemples
[3,1,4,None,2], 1
1
The in-order traversal is [1,2,3,4]. The 1st smallest is 1.
[5,3,6,2,4,None,None,1], 3
3
The in-order traversal is [1,2,3,4,5,6]. The 3rd smallest is 3.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def kth_smallest_opt(root, k: int):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return kth_smallest_opt_helper(r, k)
return kth_smallest_opt_helper(root, k)
def kth_smallest_opt_helper(root: TreeNode, k: int) -> int:
stack = []
curr = root
n = 0
while curr or stack:
while curr:
stack.append(curr)
curr = curr.left
curr = stack.pop()
n += 1
if n == k:
return curr.val
curr = curr.rightCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def kth_smallest_brute(root, k: int):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return kth_smallest_brute_helper(r, k)
return kth_smallest_brute_helper(root, k)
def kth_smallest_brute_helper(root: TreeNode, k: int) -> int:
vals = []
def inorder(node):
if not node: return
inorder(node.left)
vals.append(node.val)
inorder(node.right)
inorder(root)
return vals[k - 1]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des arbres standard s'appliquent.
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