Valider le BST
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Valider BST'.
1. Apprendre
Le problème « Valider le 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 Valider BST.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Validate 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 binaire, déterminez s'il s'agit d'un arbre de recherche binaire (BST) valide.
Un BST valide est défini comme suit :
- Le sous-arbre gauche d'un nœud ne contient que des nœuds dont les clés sont strictement inférieures à la clé du nœud.
- Le sous-arbre droit d'un nœud ne contient que des nœuds dont les clés sont strictement supérieures à la clé du nœud.
- Les sous-arbres gauche et droit doivent également être des arbres de recherche binaires.
L'arborescence est représentée sous la forme d'une liste par ordre de niveaux. Implémentez une fonction isValidBST(root: list) -> bool.
- •The number of nodes in the tree is in the range [1, 10000]
- •-2^31 <= Node.val <= 2^31 - 1
Exemples
[2,1,3]
True
The left child 1 < root 2, and right child 3 > root 2. Valid BST.
[5,1,4,None,None,3,6]
False
The right child of root is 4, which is less than 5. Also, node 3 is in the right subtree of 5 but is less than 5. Not a valid BST.
[5,4,6,None,None,3,7]
False
Node 3 is in the right subtree of 5 but has value 3 < 5. Not valid.
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 is_valid_bst_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return is_valid_bst_opt_helper(r)
return is_valid_bst_opt_helper(root)
def is_valid_bst_opt_helper(root: TreeNode) -> bool:
def validate(node, low, high):
if not node:
return True
if not (low < node.val < high):
return False
return validate(node.left, low, node.val) and validate(node.right, node.val, high)
return validate(root, float('-inf'), float('inf'))Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def is_valid_bst_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return is_valid_bst_brute_helper(r)
return is_valid_bst_brute_helper(root)
def is_valid_bst_brute_helper(root: TreeNode) -> bool:
vals = []
def inorder(node):
if not node: return
inorder(node.left)
vals.append(node.val)
inorder(node.right)
inorder(root)
for i in range(len(vals) - 1):
if vals[i] >= vals[i + 1]:
return False
return TrueAlgorithm 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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