Ancêtre commun le plus bas de la BST
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « L'ancêtre commun le plus bas de la BST ».
1. Apprendre
Le problème de « l'ancêtre commun le plus bas 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 l'ancêtre commun le plus bas de BST.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème concernant l'ancêtre commun le plus bas de la 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 un arbre de recherche binaire (BST), recherchez le nœud ancêtre commun (LCA) le plus bas de deux nœuds donnés dans le BST.
Selon la définition de LCA : "L'ancêtre commun le plus bas est défini entre deux nœuds p et q comme le nœud le plus bas de T qui a à la fois p et q comme descendants (où nous autorisons un nœud à être un descendant de lui-même)."
Le BST est représenté sous forme d’une liste par ordre de niveaux. Implémentez une fonction lowestCommonAncestor(root: list, p: int, q: int) -> int qui renvoie la valeur du nœud LCA.
- •The number of nodes in the tree is in the range [2, 100000]
- •-1000000000 <= Node.val <= 1000000000
- •All Node.val are unique
- •p != q
- •p and q will exist in the BST
Exemples
[6,2,8,0,4,7,9,None,None,3,5], 2, 8
6
The LCA of nodes 2 and 8 is 6, which is the root.
[6,2,8,0,4,7,9,None,None,3,5], 2, 4
2
The LCA of nodes 2 and 4 is 2, since a node can be a descendant of itself.
[2,1], 2, 1
2
The LCA of nodes 2 and 1 is 2.
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 lowest_common_ancestor_opt(root, p, q):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
val_p = p[0] if isinstance(p, list) else p
val_q = q[0] if isinstance(q, list) else q
def find_node(node, val):
if not node: return None
if node.val == val: return node
return find_node(node.left, val) or find_node(node.right, val)
node_p = find_node(r, val_p) or TreeNode(val_p)
node_q = find_node(r, val_q) or TreeNode(val_q)
res = lowest_common_ancestor_opt_helper(r, node_p, node_q)
return res.val if res else None
return lowest_common_ancestor_opt_helper(root, p, q)
def lowest_common_ancestor_opt_helper(root: TreeNode, p: TreeNode, q: TreeNode) -> TreeNode:
curr = root
while curr:
if p.val > curr.val and q.val > curr.val:
curr = curr.right
elif p.val < curr.val and q.val < curr.val:
curr = curr.left
else:
return currCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def lowest_common_ancestor_brute(root, p, q):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
val_p = p[0] if isinstance(p, list) else p
val_q = q[0] if isinstance(q, list) else q
def find_node(node, val):
if not node: return None
if node.val == val: return node
return find_node(node.left, val) or find_node(node.right, val)
node_p = find_node(r, val_p) or TreeNode(val_p)
node_q = find_node(r, val_q) or TreeNode(val_q)
res = lowest_common_ancestor_brute_helper(r, node_p, node_q)
return res.val if res else None
return lowest_common_ancestor_brute_helper(root, p, q)
def lowest_common_ancestor_brute_helper(root: TreeNode, p: TreeNode, q: TreeNode) -> TreeNode:
if not root or root == p or root == q:
return root
left = lowest_common_ancestor_brute_helper(root.left, p, q)
right = lowest_common_ancestor_brute_helper(root.right, p, q)
if left and right:
return root
return left or rightAlgorithm 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.
Questions connexes
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