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938. 二叉搜索树的范围和

938. 二叉搜索树的范围和

作者: 衣锦昼行 | 来源:发表于2019-08-07 15:31 被阅读0次

    给定二叉搜索树的根结点 root,返回 L 和 R(含)之间的所有结点的值的和。
    二叉搜索树保证具有唯一的值。

    示例 1:

    输入:root = [10,5,15,3,7,null,18], L = 7, R = 15
    输出:32
    示例 2:

    输入:root = [10,5,15,3,7,13,18,1,null,6], L = 6, R = 10
    输出:23

    提示:
    1.树中的结点数量最多为 10000 个。
    2.最终的答案保证小于 2^31。

    方法1:方法一:深度优先搜索
    我们对树进行深度优先搜索,对于当前节点 node,如果 node.val 小于等于 L,那么只需要继续搜索它的右子树;如果 node.val 大于等于 R,那么只需要继续搜索它的左子树;如果 node.val 在区间 (L, R) 中,则需要搜索它的所有子树。

    我们在代码中用递归和迭代的方法分别实现了深度优先搜索。

    递归实现深度优先搜索

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode(int x) { val = x; }
     * }
     */
    class Solution {
       int ans;
        public int rangeSumBST(TreeNode root, int L, int R) {
            ans = 0;
            dfs(root, L, R);
            return ans;
        }
        public void dfs(TreeNode node,int L,int R){
            if(node!=null){
                if(node.val > L){
                    dfs(node.left , L , R);
                }
                if(node.val < R){
                    dfs(node.right, L , R);
                }
                if(L <= node.val && node.val <= R){
                    ans += node.val;
                }
                
            }
        }
    }
    

    迭代实现深度优先搜索

    class Solution {
        public int rangeSumBST(TreeNode root, int L, int R) {
            int ans = 0;
            Stack<TreeNode> stack = new Stack();
            stack.push(root);
            while (!stack.isEmpty()) {
                TreeNode node = stack.pop();
                if (node != null) {
                    if (L <= node.val && node.val <= R)
                        ans += node.val;
                    if (L < node.val)
                        stack.push(node.left);
                    if (node.val < R)
                        stack.push(node.right);
                }
            }
            return ans;
        }
    }
    
    

    复杂度分析时间复杂度:O(N),其中 N 是树中的节点数目。
    空间复杂度:O(H),其中 H 是树的高度。

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