「这是我参与2022首次更文挑战的第21天，活动详情查看：2022首次更文挑战」
[删除二叉搜索树中的节点]
给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个值 key，删除二叉搜索树中的 key 对应的节点，并保证二叉搜索树的性质不变。返回二叉搜索树（有可能被更新）的根节点的引用。
一般来说，删除节点可分为两个步骤：
首先找到需要删除的节点； 如果找到了，删除它。
示例 1:
输入：root = [5,3,6,2,4,null,7], key = 3 输出：[5,4,6,2,null,null,7] 解释：给定需要删除的节点值是 3，所以我们首先找到 3 这个节点，然后删除它。 一个正确的答案是 [5,4,6,2,null,null,7], 如下图所示。 另一个正确答案是 [5,2,6,null,4,null,7]。
示例 2:
输入: root = [5,3,6,2,4,null,7], key = 0 输出: [5,3,6,2,4,null,7] 解释: 二叉树不包含值为 0 的节点 示例 3:
输入: root = [], key = 0 输出: []
提示:
节点数的范围 [0, 104]. -105 <= Node.val <= 105 节点值唯一 root 是合法的二叉搜索树 -105 <= key <= 105
进阶： 要求算法时间复杂度为 O(h)，h 为树的高度。
解题思路：
- 对于上面的问题还是同样的思路，深度遍历，遍历每一个节点
- 判断当前节点是否和key值一致，一致则替换，如果有右子节点则进行替换，将右子节点替换为当前节点
- 递归判断当前数据。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def deleteNode(self, root: Optional[TreeNode], key: int) -> Optional[TreeNode]:
if not root:
return root
if root.val<key:
root.right = self.deleteNode(root.right, key)
elif root.val == key:
root = self.helper(root)
elif root.val > key :
root.left = self.deleteNode(root.left, key)
return root
def helper(self,root):
if not root.left and not root.right:
return None
elif root.right and not root.left:
root = root.right
elif root.left and not root.right:
root = root.left
elif root.left and root.right:
cur = root.right
while cur.left:
cur = cur.left
cur.left = root.left
root = root.right
return root
执行结果：
[二叉搜索树中第K小的元素]
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：
输入：root = [3,1,4,null,2], k = 1 输出：1 示例 2：
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 <= 104 0 <= Node.val <= 104
进阶：如果二叉搜索树经常被修改（插入/删除操作）并且你需要频繁地查找第 k 小的值，你将如何优化算法？
解题思路:
- 根据二叉搜索树的特性 左子树小于当前节点小于右子树
- 使用中序遍历的方法 将树遍历到res中，其中k-1就是第k个数据
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def kthSmallest(self, root: Optional[TreeNode], k: int) -> int:
res = []
self.dfs(root, res)
return res[k-1]
def dfs(self, node, res):
if node is None:
return
self.dfs(node.left, res)
res.append(node.val)
self.dfs(node.right, res)
执行结果：
