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LeetCode96. Unique Binary Search

LeetCode96. Unique Binary Search

作者: PentonBin | 来源:发表于2017-06-25 22:09 被阅读34次

    一、原题

    Given n, how many structurally unique BST's (binary search trees) that store values 1...n?

    For example,
    Given n = 3, there are a total of 5 unique BST's.

       1         3     3      2      1
        \       /     /      / \      \
         3     2     1      1   3      2
        /     /       \                 \
       2     1         2                 3
    

    二、题意

    给定数字n,求问由1~n的数字所构成的不同二叉搜索树(BST)的数目。


    三、思路

    先从简单的分析起:

    • n = 1:很容易想到结果为1;
    • n = 2:很容易想到结果是2;
    • n = 3:此时可以考虑成:
    • 将数字3插入到数字2的所有BST中,则此时数字3在2的所有BST中的位置都是固定的,也就是将数字3插入到数字2的所有BST后,新生成的树个数等于原来数字2的BST的数目,等于2;
    • 将数字3插入到数字1的所有BST中,同理位置也是固定的(1的右子树),但此时有个问题就是2尚未插入到新的二叉树中,则2插入的位置也是固定的,那最终生成的二叉树个数,等于1;
    • 最后是3作为根:则考虑将1、2插入到3作为根的BST中,因为3最大,所以1、2插入的位置肯定在3的左子树,就相当于数字2的所有BST作为3的左子树,所以数目等于数字2的BST的数目,等于2;
    • 综上:数字3的BST数目为2 + 1 + 2 = 5;
    • 尚未能明显总结出规律,继续推断,n = 4:
    • 将数字4插入到数字3的BST中,4的插入位置唯一,生成的数量等于3的BST数目,等于5;
    • 将数字4插入到数字2的BST中,则4作为右子树,然后再插入数字3,3插入的位置是固定的,又因为2的BST数量为2,所以4的位置有两种,因此该情况生成的BST数目等于2;
    • 将数字4插入到数字1的BST中,则4同样作为右子树,此时需要插入数字3和2,此时3和2构成的BST肯定作为4的最字数,所以数量上等于2的BST,等于2;
    • 将数字4作为根,所以新生成的BST数量等于数字3的BST数量;
    • 综上:数字4的BST数目为5 +2 + 2 + 5 = 14

    ....

    综上,假设要求数目为n的BST数目,dp[i]用来表示数量为i的BST数目

    • n作为根:生成BST数量为等于(n-1)的BST数目:dp[n - 1];
    • n插入到(n-1)的BST中:数量为dp[n - 1];
    • n插入到(n-2)的BST中,则尚未插入的数据还有数字(n-1),则最终生成的数量为dp[n - 2]
    • n插入到(n-3)的BST中,则尚未插入的数据还有数字(n-2)和(n-1),则最终生成的数量为dp[n - 3] * dp[2]
      ....
    • n插入到(n-i)的BST中,则尚未插入的数据还有数字(n - 1)、(n - 2)、...、(n - i + 1),因为n插入到(n-i)的BST中,则n都是作为右子树且插入位置唯一,所以新生成的数量等于(n - 1)、(n - 2)、...、(n - i + 1)这几个数字构成的BST的数目,所以生成的数目为:dp[n - i] * dp[i - 1];

    故 $$dp[n] = \sum\limits_{i = 1}^{n - 1} (dp[n - i] * dp[i - 1])$$


    四、代码

    class Solution {
    public:
        int numTrees(int n) {
            if(n <= 1){
                return 1;
            }
    
            int *dp = new int[n + 1];
            dp[0] = 1;
            dp[1] = 1;
    
            for(int i = 2; i <= n; ++i){
                dp[i] = dp[i - 1];
                for(int j = 1; j < i; ++j){
                    dp[i] += dp[i - j] * dp[j - 1];
                }
            }
    
            int res = dp[n];
            delete[] dp;
            return res;
        }
    };
    

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