173. 二叉搜索树迭代器 - medium
实现一个二叉搜索树迭代器类BSTIterator
,表示一个按中序遍历二叉搜索树(BST)的迭代器:
BSTIterator(TreeNode root)
初始化BSTIterator
类的一个对象。BST 的根节点root
会作为构造函数的一部分给出。指针应初始化为一个不存在于 BST 中的数字,且该数字小于 BST 中的任何元素。boolean hasNext()
如果向指针右侧遍历存在数字,则返回true
;否则返回false
。int next()
将指针向右移动,然后返回指针处的数字。
注意,指针初始化为一个不存在于 BST 中的数字,所以对 next()
的首次调用将返回 BST 中的最小元素。
你可以假设 next()
调用总是有效的,也就是说,当调用 next()
时,BST 的中序遍历中至少存在一个下一个数字。
示例:
输入 ["BSTIterator", "next", "next", "hasNext", "next", "hasNext", "next", "hasNext", "next", "hasNext"] [[[7, 3, 15, null, null, 9, 20]], [], [], [], [], [], [], [], [], []] 输出 [null, 3, 7, true, 9, true, 15, true, 20, false]解释 BSTIterator bSTIterator = new BSTIterator([7, 3, 15, null, null, 9, 20]); bSTIterator.next(); // 返回 3 bSTIterator.next(); // 返回 7 bSTIterator.hasNext(); // 返回 True bSTIterator.next(); // 返回 9 bSTIterator.hasNext(); // 返回 True bSTIterator.next(); // 返回 15 bSTIterator.hasNext(); // 返回 True bSTIterator.next(); // 返回 20 bSTIterator.hasNext(); // 返回 False
提示:
- 树中节点的数目在范围
[1, 105]
内 0 <= Node.val <= 106
- 最多调用
105
次hasNext
和next
操作
进阶:
- 你可以设计一个满足下述条件的解决方案吗?
next()
和hasNext()
操作均摊时间复杂度为O(1)
,并使用O(h)
内存。其中h
是树的高度。
这个题目跟 341. 扁平化嵌套列表迭代器 相同。
# 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 BSTIterator:
def __init__(self, root: TreeNode):
self.g = dfs(root)
self.n = None
def next(self) -> int:
if self.n is not None:
v = self.n
self.n = None
return v
return next(self.g)
def hasNext(self) -> bool:
if self.n is None:
try:
self.n = next(self.g)
except StopIteration:
return False
return True
def dfs(n: TreeNode):
if n is None:
return
for i in dfs(n.left):
yield i
yield n.val
for i in dfs(n.right):
yield i
# Your BSTIterator object will be instantiated and called as such:
# obj = BSTIterator(root)
# param_1 = obj.next()
# param_2 = obj.hasNext()
先 DFS 遍历存入一个数组,再用 p 记录当前迭代的位置。
# 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 BSTIterator:
def __init__(self, root: TreeNode):
self.v = dfs(root)
self.p = 0
def next(self) -> int:
self.p += 1
return self.v[self.p - 1]
def hasNext(self) -> bool:
return self.p < len(self.v)
def dfs(n: TreeNode) -> list:
if n is None:
return []
v = dfs(n.left)
v.append(n.val)
v.extend(dfs(n.right))
return v
# Your BSTIterator object will be instantiated and called as such:
# obj = BSTIterator(root)
# param_1 = obj.next()
# param_2 = obj.hasNext()