Validate BST
Detailed guide and Python implementation for the 'Validate BST' problem.
1. 学ぶ
The 'Validate BST' problem is a key challenge in the Trees section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Validate BST.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Validate BST carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Given the root of a binary tree, determine if it is a valid binary search tree (BST).
A valid BST is defined as follows:
- The left subtree of a node contains only nodes with keys strictly less than the node's key.
- The right subtree of a node contains only nodes with keys strictly greater than the node's key.
- Both the left and right subtrees must also be binary search trees.
The tree is represented as a level-order list. Implement a function isValidBST(root: list) -> bool.
- •The number of nodes in the tree is in the range [1, 10000]
- •-2^31 <= Node.val <= 2^31 - 1
例
[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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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'))ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard Trees problem properties apply.
関連する質問
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推奨される Python リソース
関連するインタラクティブなチュートリアル、チートシート、コード比較で知識を深めてください。
Python ループ
Python ループを使用してデータを反復処理する方法を学びます。インタラクティブな例を使用して、for ループ、while ループ、ブレーク、継続、ループのベスト プラクティスをマスターします。
Python でリストを並べ替える方法
sort() メソッドとsorted() 関数を使用して、Python でリストを並べ替える方法を学びます。カスタムキーの並べ替えと逆順の例をご覧ください。
Python 文字列メソッドのチートシート
Python 文字列操作の完全なリファレンス ガイド。文字列プロパティの書式設定、検索、分割、置換、チェックをマスターします。
Python と JavaScript: どちらのプログラミング言語が最適ですか?
Python と JavaScript の包括的な比較。構文の違い、パフォーマンス、使用例 (バックエンドとフロントエンド)、およびコーディング例を調べます。