本文实例讲述了C语言判定一棵二叉树是否为二叉搜索树的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
问题
给定一棵二叉树,判定该二叉树是否是二叉搜索树(Binary Search Tree)?
解法1:暴力搜索
首先说明一下二叉树和二叉搜索树的区别。二叉树指这样的树结构,它的每个结点的孩子数目最多为2个;二叉搜索树是一种二叉树,但是它有附加的一些约束条件,这些约束条件必须对每个结点都成立:
该问题在面试中也许经常问到,考察的是对二叉搜索树定义的理解。初看这个问题,也许会想这样来实现:
假定当前结点值为k。对于二叉树中每个结点,判断其左孩子的值是否小于k,其右孩子的值是否大于k。如果所有结点都满足该条件,则该二叉树是一棵二叉搜索树。
很不幸的是,这个算法是错误的。考虑下面的二叉树,它符合上面算法的条件,但是它不是一棵二叉搜索树。
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5 15 ——– binary tree (1)
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6 20
那么,根据二叉搜索树的定义,可以想到一种暴力搜索的方法来判定二叉树是否为二叉搜索树。
假定当前结点值为k。则对于二叉树中每个结点,其左子树所有结点的值必须都小于k,其右子树所有结点的值都必须大于k。
暴力搜索算法代码如下,虽然效率不高,但是它确实能够完成工作。该解法最坏情况复杂度为O(n^2),n为结点数目。(当所有结点都在一边的时候出现最坏情况)
/*判断左子树的结点值是否都小于val*/ bool isSubTreeLessThan(BinaryTree *p, int val) { if (!p) return true; return (p->data < val && isSubTreeLessThan(p->left, val) && isSubTreeLessThan(p->right, val)); } /*判断右子树的结点值是否都大于val*/ bool isSubTreeGreaterThan(BinaryTree *p, int val) { if (!p) return true; return (p->data > val && isSubTreeGreaterThan(p->left, val) && isSubTreeGreaterThan(p->right, val)); } /*判定二叉树是否是二叉搜索树*/ bool isBSTBruteForce(BinaryTree *p) { if (!p) return true; return isSubTreeLessThan(p->left, p->data) && isSubTreeGreaterThan(p->right, p->data) && isBSTBruteForce(p->left) && isBSTBruteForce(p->right); }
一个类似的解法是:对于结点node,判断其左子树最大值是否大于node的值,如果是,则该二叉树不是二叉搜索树。如果不是,则接着判断右子树最小值是否小于或等于node的值,如果是,则不是二叉搜索树。如果不是则接着递归判断左右子树是否是二叉搜索树。(代码中的maxValue和minValue函数功能分别是返回二叉树中的最大值和最小值,这里假定二叉树为二叉搜索树,实际返回的不一定是最大值和最小值)
int isBST(struct node* node) { if (node==NULL) return(true); //如果左子树最大值>=当前node的值,则返回false if (node->left!=NULL && maxValue(node->left) >= node->data) return(false); // 如果右子树最小值<=当前node的值,返回false if (node->right!=NULL && minValue(node->right) <= node->data) return(false); // 如果左子树或者右子树不是BST,返回false if (!isBST(node->left) || !isBST(node->right)) return(false); // 通过所有测试,返回true return(true); }
解法2:更好的解法
以前面提到的binary tree(1)
为例,当我们从结点10遍历到右结点15时,我们知道右子树结点值肯定都在10和+INFINITY(无穷大)之间。当我们遍历到结点15的左孩子结点6时,我们知道结点15的左子树结点值都必须在10到15之间。显然,结点6不符合条件,因此它不是一棵二叉搜索树。该算法代码如下:
int isBST2(struct node* node) { return(isBSTUtil(node, INT_MIN, INT_MAX)); } /* 给定的二叉树是BST则返回true,且它的值 >min 以及 < max. */ int isBSTUtil(struct node* node, int min, int max) { if (node==NULL) return(true); // 如果不满足min和max约束,返回false if (node->data<=min || node->data>=max) return(false); // 递归判断左右子树是否满足min和max约束条件 return isBSTUtil(node->left, min, node->data) && isBSTUtil(node->right, node->data, max) ); }
由于该算法只需要访问每个结点1次,因此时间复杂度为O(n),比解法1效率高很多。
解法3:中序遍历算法
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