Convalida BST
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Convalida BST".
1. Impara
Il problema "Convalida 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 Validate BST.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per Validate 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 binario, determinare se si tratta di un albero di ricerca binario (BST) valido.
Un BST valido è definito come segue:
- Il sottoalbero sinistro di un nodo contiene solo nodi con chiavi strettamente inferiori alla chiave del nodo.
- Il sottoalbero destro di un nodo contiene solo nodi con chiavi strettamente maggiori della chiave del nodo.
- Sia il sottoalbero sinistro che quello destro devono essere anche alberi di ricerca binari.
L'albero è rappresentato come un elenco in ordine di livello. Implementa una funzione isValidBST(root: list) -> bool.
- •The number of nodes in the tree is in the range [1, 10000]
- •-2^31 <= Node.val <= 2^31 - 1
Esempi
[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
- 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 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'))Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema degli alberi standard.
Domande correlate
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