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那就干吧! 这个专栏都是刷的题目都是关于二叉树的,我会由浅入深、循序渐进,刷题就是这样需要连续不断的记忆--艾宾浩斯记忆法2121112。二叉树的内容不多,但是都是每个程序员必备的,对了解红黑树、B+树、LSM树都非常有帮助等等
WAL+LSM-tree实现的leveldb和rocksdb
B+ 树的mysql
(HBASE) - LSM-tree的架构把random write转成sequential write,多层的compaction和lookup,存在写放大和读放大
TokuDB索引结构--Fractal Tree
还有更多,值得咱们发掘。
- 二叉树之中序遍历-迭代、递归
- 二叉树之前序遍历-迭代、递归
- 二叉树之后序遍历-迭代、递归
- 二叉树的层序遍历-迭代、递归
- 二叉树的最大深度-迭代、递归
- 二叉树之对称二叉树-迭代、递归
- 二叉树之路径总和-迭代、递归
- 从中序与后序遍历序列构造二叉树-迭代、递归
- 二叉树的序列化与反序列化-迭代、递归
- 验证二叉搜索树-迭代、递归
- 二叉搜索树中的搜索-迭代、递归
leecode 701. 二叉搜索树中的插入操作
给定二叉搜索树(BST)的根节点和要插入树中的值,将值插入二叉搜索树。 返回插入后二叉搜索树的根节点。 输入数据 保证 ,新值和原始二叉搜索树中的任意节点值都不同。
注意,可能存在多种有效的插入方式,只要树在插入后仍保持为二叉搜索树即可。 你可以返回 任意有效的结果 。
示例 2:
输入:root = [40,20,60,10,30,50,70], val = 25
输出:[40,20,60,10,30,50,70,null,null,25]
示例 3:
输入:root = [4,2,7,1,3,null,null,null,null,null,null], val = 5
输出:[4,2,7,1,3,5]
参考代码
定义一颗树
class TreeNode {
int val; // 头结点
TreeNode left; // 左子树
TreeNode right; // 右子树
TreeNode(int x) {
val = x;
}
}
// 测试方法
public static void main(String[] args) {
TreeNode treeNode = new TreeNode(1);
treeNode.left = new TreeNode(2);
treeNode.right = new TreeNode(3);
System.out.println("xxxx结果 = " + preorderTraversal(treeNode));
}
二叉搜索树具有以下性质:每个节点中的值必须大于(或等于)其左侧子树中的任何值,但小于(或等于)其右侧子树中的任何值。
-
根据根节点区分左子树或者右子树。
-
如果在左子树,找到判断左子树是否为空,为空,建立一颗树,跳出循环。
-
如果在右子树,注意有可能时左子树的右子树
java语言版
class Solution {
public TreeNode insertIntoBST(TreeNode root, int val) {
if (root == null) {
return new TreeNode(val);
}
TreeNode pos = root;
while (pos != null) {
if (val < pos.val) { // 是否小于根节点
if (pos.left == null) { // 左节点为空,目标值就赋值为左节点
pos.left = new TreeNode(val);
break;
} else { // 继续找左节点
pos = pos.left;
}
} else { // 大于根节点或左节点
if (pos.right == null) {
pos.right = new TreeNode(val);
break;
} else {
pos = pos.right;
}
}
}
return root;
}
}
// 递归
public static TreeNode insertIntoBST(TreeNode root, int val) {
if(root == null) {
return new TreeNode(val);
}
// 大右小左
if(root.val < val) {
root.right = insertIntoBST(root.right, val);
}else if(root.val > val) {
root.left = insertIntoBST(root.left, val);
}
return root;
}
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如果本篇博客有任何错误,请批评指教,不胜感激 !❤️❤️❤️❤️