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大家好，我是速冻鱼🐟，一条水系前端💦，喜欢花里胡哨💐，持续沙雕🌲，是隔壁寒草🌿的好兄弟，刚开始写文章。 如果喜欢我的文章，可以关注➕点赞，为我注入能量，与我一同成长吧～
前言🌧️
算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。
编写指令的好坏，会直接影响到程序的性能优劣，而指令又由数据结构和算法组成，所以数据结构和算法的设计基本上决定了最终程序的好坏。
题目🦀
230. 二叉搜索树中第K小的元素
难度中等
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：
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🌵
- 利用二叉搜索树的特点解决此题
- 二叉搜索树是按照中序遍历依次递增的树
解题步骤🐂
- 可以按照中序遍历依次将结果收集
- 最后返回result[k-1]即可
源码1🔥
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val, left, right) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.left = (left===undefined ? null : left)
* this.right = (right===undefined ? null : right)
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @param {number} k
* @return {number}
*/
var kthSmallest = function(root, k) {
const result = []
const dfs=(root)=>{
if(!root){
return
}
dfs(root.left)
result.push(root.val)
dfs(root.right)
}
dfs(root)
return result[k-1]
};
源码2🔥
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val, left, right) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.left = (left===undefined ? null : left)
* this.right = (right===undefined ? null : right)
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @param {number} k
* @return {number}
*/
var kthSmallest = function(root, k) {
let count = 0;
const stack = [root]
while(stack.length){
while(root){
stack.push(root)
root = root.left
}
root = stack.pop()
count++
if(count===k){
return root.val
}
root=root.right
}
};
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」230-二叉搜索树中第K小的元素⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。
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写在最后
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