LC 230. 二叉搜索树中第K小的元素

题目描述

这是 LeetCode 上的 230. 二叉搜索树中第K小的元素 ,难度为 中等

给定一个二叉搜索树的根节点 root,和一个整数 k ,请你设计一个算法查找其中第 k 个最小元素(从 $1$ 开始计数)。

示例 1:

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输入:root = [3,1,4,null,2], k = 1

输出:1

示例 2:

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2
3
输入:root = [5,3,6,2,4,null,null,1], k = 3

输出:3

提示:

  • 树中的节点数为 n 。
  • $1 <= k <= n <= 10^4$
  • $0 <= Node.val <= 10^4$

树的遍历 + 排序

朴素的做法是先对二叉树进行一次完整遍历,将所有节点存入列表中,最后对列表排序后返回目标值。

树的遍历可以使用 DFSBFS

代码:

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class Solution {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
public int kthSmallest(TreeNode root, int k) {
dfs(root);
Collections.sort(list);
return list.get(k - 1);
}
void dfs(TreeNode root) {
if (root == null) return ;
list.add(root.val);
dfs(root.left);
dfs(root.right);
}
}

  • 时间复杂度:树的遍历时间复杂度为 $O(n)$;排序的复杂度为 $O(n\log{n})$。整体复杂度为 $O(n\log{n})$
  • 空间复杂度:$O(n)$

树的遍历 + 优先队列(堆)

相比于先直接拿到所有节点再排序的解法一,另外一种做法是使用「优先队列(堆)」来做。

由于我们返回的是第 $k$ 小的数,因此我们可以构建一个容量为 $k$ 的大根堆。

根据大根堆的元素个数和当前节点与堆顶元素的关系来分情况讨论:

  • 大根堆元素不足 $k$ 个:直接将当前节点值放入大根堆;
  • 大根堆元素为 $k$ 个,根据堆顶元素和当前节点值的大小关系进一步分情况讨论:
    • 如果当前节点值元素大于堆顶元素,说明当前节点值不可能在第 $k$ 小的范围内,直接丢弃;
    • 如果当前节点值元素小于堆顶元素,说明当前节点值可能在第 $k$ 小的范围内,先 poll 一个再 add 进去。

树的遍历可以使用 DFSBFS

代码:

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class Solution {
public int kthSmallest(TreeNode root, int k) {
PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>((a,b)->b-a);
Deque<TreeNode> d = new ArrayDeque<>();
d.addLast(root);
while (!d.isEmpty()) {
TreeNode node = d.pollFirst();
if (q.size() < k) {
q.add(node.val);
} else if (q.peek() > node.val) {
q.poll();
q.add(node.val);
}
if (node.left != null) d.addLast(node.left);
if (node.right != null) d.addLast(node.right);
}
return q.peek();
}
}

  • 时间复杂度:树的遍历时间复杂度为 $O(n)$;使用优先队列(堆)复杂度为 $O(n\log{k})$。整体复杂度为 $O(n\log{k})$
  • 空间复杂度:空间多少取决于 dq 使用的容量,q 最多不超过 $k$ 个元素,复杂度为 $O(k)$,d 最多不超过二叉树的一层,复杂度为 $O(n)$。整体复杂度为 $O(n + k)$

中序遍历

上述两种节点,都没有利用该树为二叉搜索树的特性。

而我们知道,二叉搜索树的中序遍历是有序的,因此我们只需要对二叉搜索树执行中序遍历,并返回第 $k$ 小的值即可。

不熟悉二叉树的中序遍历的同学,可以看看 (题解)783. 二叉搜索树节点最小距离

中序遍历有「迭代」和「递归」两种写法。

代码:

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class Solution {
public int kthSmallest(TreeNode root, int k) {
Deque<TreeNode> d = new ArrayDeque<>();
while (root != null || !d.isEmpty()) {
while (root != null) {
d.addLast(root);
root = root.left;
}
root = d.pollLast();
if (--k == 0) return root.val;
root = root.right;
}
return -1; // never
}
}

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class Solution {
int k, ans;
public int kthSmallest(TreeNode root, int _k) {
k = _k;
dfs(root);
return ans;
}
void dfs(TreeNode root) {
if (root == null || k <= 0) return ;
dfs(root.left);
if (--k == 0) ans = root.val;
dfs(root.right);
}
}
  • 时间复杂度:由于存在对 $k$ 大小的剪枝,因此整个遍历顺序是从小到大进行遍历,搜索到目标值即结束。复杂度为 $O(k)$
  • 空间复杂度:令 $h$ 为树高,复杂度为 $O(h)$

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.230 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode

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