K-esimo elemento più piccolo nella BST
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Kth Smallest Element In BST".
1. Impara
Il problema del "Kesimo elemento più piccolo nella BST" è una sfida chiave nella sezione Alberi.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Kth elemento più piccolo in BST.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Kth Smallest Element In BST.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Data la radice di un albero di ricerca binario e un intero k, restituisce il kesimo valore più piccolo (indicizzato in 1) di tutti i valori dei nodi nell'albero.
L'albero è rappresentato come un elenco in ordine di livello. Implementa una funzione kthSmallest(root: list, k: int) -> int.
- •The number of nodes in the tree is n
- •1 <= k <= n <= 10000
- •0 <= Node.val <= 10000
Esempi
[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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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.rightCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema degli alberi standard.
Domande correlate
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