Lowest Common Ancestor of BST
Detailed guide and Python implementation for the 'Lowest Common Ancestor of BST' problem.
1. Узнать
The 'Lowest Common Ancestor of 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 Lowest Common Ancestor of BST.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Lowest Common Ancestor of 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.
Постановка задачи
Given a binary search tree (BST), find the lowest common ancestor (LCA) node of two given nodes in the BST.
According to the definition of LCA: "The lowest common ancestor is defined between two nodes p and q as the lowest node in T that has both p and q as descendants (where we allow a node to be a descendant of itself)."
The BST is represented as a level-order list. Implement a function lowestCommonAncestor(root: list, p: int, q: int) -> int that returns the value of the LCA node.
- •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
Примеры
[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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
Готовы решить?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Интервью: идеи и вариации
Разбивка анализа сложности
Почему время: Directly evaluates all possibilities.
Почему космос: Uses standard local memory.
Почему время: Optimized paths reduce total operations.
Почему космос: May trade memory for speed.
Оптимизированный код Python для решения
Оптимизированный код Python для решения
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 currКод грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
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
Standard Trees problem properties apply.
Связанные вопросы
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Рекомендуемые ресурсы Python
Расширьте свои знания с помощью соответствующих интерактивных руководств, шпаргалок и сравнений кода.
Циклы Python
Узнайте, как использовать циклы Python для перебора данных. Освойте циклы for, while, прерывание, продолжение и лучшие практики работы с циклами с помощью интерактивных примеров.
Как найти длину списка в Python
Узнайте, как найти длину списка в Python с помощью функции len(). Поймите временную сложность O(1) и количество проверок.
Шпаргалка по строковым методам Python
Полное справочное руководство по манипулированию строками в Python. Мастер форматирования, поиска, разделения, замены и проверки свойств строк.
Python против JavaScript: какой язык программирования лучше?
Всестороннее сравнение Python и JavaScript. Изучите синтаксические различия, производительность, варианты использования (серверная и клиентская части) и примеры кодирования.