力扣第501题 二叉树的众数 c++ (暴力 加 双指针优化)

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题目

501. 二叉搜索树中的众数

简单

相关标签

树   深度优先搜索   二叉搜索树   二叉树

给你一个含重复值的二叉搜索树(BST)的根节点 root ,找出并返回 BST 中的所有 众数(即,出现频率最高的元素)。

如果树中有不止一个众数,可以按 任意顺序 返回。

假定 BST 满足如下定义:

  • 结点左子树中所含节点的值 小于等于 当前节点的值
  • 结点右子树中所含节点的值 大于等于 当前节点的值
  • 左子树和右子树都是二叉搜索树

示例 1:

力扣第501题 二叉树的众数 c++ (暴力 加 双指针优化),leetcode,二叉数,数据结构,算法,leetcode,c++,二叉树,暴力

输入:root = [1,null,2,2]
输出:[2]

示例 2:

输入:root = [0]
输出:[0]

提示:

  • 树中节点的数目在范围 [1, 104] 内
  • -105 <= Node.val <= 105

进阶:你可以不使用额外的空间吗?(假设由递归产生的隐式调用栈的开销不被计算在内)

思路和解题方法一(暴力)

  1. 定义一个私有函数searchBST,用于前序遍历二叉搜索树,并统计每个元素的频率。函数参数包括当前节点指针cur和存储元素频率的unordered_mapmap
  2. searchBST函数中,如果当前节点为空,则直接返回;否则,对当前节点的值进行统计,将当前节点的值作为map的键,并将对应的值加1,表示该元素出现的频率。
  3. 递归调用searchBST函数,传入当前节点的左子节点和map,再传入当前节点的右子节点和map,实现前序遍历。
  4. 定义一个静态成员函数cmp,用于比较两个pair类型的元素,按照频率降序排列。在排序时使用此比较函数。
  5. findMode函数中,首先创建一个空的unordered_map类型的map,用于存储元素及其频率。
  6. 如果输入的根节点为空,直接返回空的结果数组。
  7. 调用searchBST函数,传入根节点和map,统计二叉搜索树中每个元素的频率。
  8. map转化为vector类型,并使用sort函数对vector进行排序,排序方式为按照元素的频率降序排列。
  9. 创建一个空的结果数组result,将排序后的第一个元素的键(也就是出现频率最高的元素)添加到result中。
  10. 遍历排序后的vector,从第二个元素开始,如果其频率和第一个元素的频率相同,则将其键添加到result中;否则结束遍历。
  11. 返回结果数组result

复杂度

        时间复杂度:

                O(n logn)

  • 时间复杂度:

    • 前序遍历二叉树的时间复杂度为 O(n),其中 n 是二叉树的节点数。
    • 构建哈希表的过程中,对每个节点进行插入操作的平均时间复杂度为 O(1)。因此构建哈希表的时间复杂度也是 O(n)。
    • 对哈希表进行排序的时间复杂度为 O(nlogn)。
    • 综上所述,算法的时间复杂度为 O(n) + O(n) + O(nlogn) = O(nlogn)。

        空间复杂度

                O(n)

  • 空间复杂度:

    • 使用了一个哈希表来存储元素及其频率,哈希表的空间复杂度是 O(n)。
    • 将哈希表转换成了向量,空间复杂度仍然是 O(n)。
    • 保存结果的向量,最多可能存储所有节点的值,因此空间复杂度也是 O(n)。
    • 综上所述,算法的空间复杂度为 O(n)。

c++ 代码

class Solution {
private:
    // 前序遍历二叉搜索树,统计每个元素的频率
    void searchBST(TreeNode* cur, unordered_map<int, int>& map) {
        if (cur == NULL) return ;
        map[cur->val]++; // 统计元素频率
        searchBST(cur->left, map); // 遍历左子树
        searchBST(cur->right, map); // 遍历右子树
        return ;
    }
    // 静态成员函数,用于比较两个pair类型元素,按照频率降序排列
    static bool cmp(const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) {
        return a.second > b.second;
    }
public:
    vector<int> findMode(TreeNode* root) {
        unordered_map<int, int> map; // 存储元素及其频率的map,key为元素,value为频率
        vector<int> result; // 结果数组
        if (root == NULL) return result; // 根节点为空,直接返回空结果数组
        searchBST(root, map); // 统计二叉搜索树中每个元素的频率
        vector<pair<int, int>> vec(map.begin(), map.end()); // 将map转换为vector
        sort(vec.begin(), vec.end(), cmp); // 按照频率降序排列
        result.push_back(vec[0].first); // 将频率最高的元素添加到结果数组中
        for (int i = 1; i < vec.size(); i++) {
            // 遍历排序后的vector,如果元素频率与第一个元素的频率相同,则添加到结果数组中;否则结束遍历
            if (vec[i].second == vec[0].second) result.push_back(vec[i].first);
            else break;
        }
        return result; // 返回结果数组
    }
};

 思路和解题方法二(双指针 加 时时优化)

  1. 使用了一个全局变量 maxCount 来记录最大频率,使用 count 来统计当前节点值出现的频率。同时,引入了一个 pre 变量来记录前一个访问的节点,以便比较当前节点与前一个节点的值是否相同。
  2. 函数 searchBST 是进行中序遍历的辅助函数,通过递归遍历左子树、处理当前节点、递归遍历右子树的顺序进行搜索。在处理当前节点时,首先判断当前节点值与前一个节点值是否相同,若相同则将 count 增加 1,否则将 count 重置为 1。然后,根据 count 的大小与 maxCount 进行比较,并更新 maxCountresult。如果 countmaxCount 相同,说明当前节点值出现的频率与最大频率相同,将其加入 result 中。如果 count 大于 maxCount,则更新 maxCount 并清空 result,将当前节点值放入 result 中。
  3. findMode 函数中,初始化各个变量,然后调用 searchBST 开始搜索,并返回结果数组 result

复杂度

        时间复杂度:

                O(n)

时间复杂度是O(n),其中n是二叉搜索树中的节点数。因为我们需要遍历所有的节点来统计它们的频率。

        空间复杂度

                O(1)

不利用额外空间

c++ 代码

class Solution {
private:
    int maxCount = 0; // 最大频率
    int count = 0; // 统计频率
    TreeNode* pre = NULL; // 前一个节点
    vector<int> result; // 存储结果的向量

    // 中序遍历二叉搜索树,搜索出现频率最高的节点值
    void searchBST(TreeNode* cur) {
        if (cur == NULL) return; // 递归终止条件,当前节点为空

        searchBST(cur->left); // 左子树

        // 统计频率
        if (pre == NULL) { // 第一个节点
            count = 1;
        } else if (pre->val == cur->val) { // 与前一个节点数值相同
            count++;
        } else { // 与前一个节点数值不同
            count = 1;
        }
        pre = cur; // 更新上一个节点

        if (count == maxCount) { // 如果和最大频率相同,将节点值放进result中
            result.push_back(cur->val);
        }

        if (count > maxCount) { // 如果频率大于最大频率
            maxCount = count;   // 更新最大频率
            result.clear();     // 清空result,之前result中的元素都无效了
            result.push_back(cur->val);
        }

        searchBST(cur->right); // 右子树

        return ;
    }

public:
    vector<int> findMode(TreeNode* root) {
        count = 0;
        maxCount = 0;
        pre = NULL; // 初始化前一个节点为空
        result.clear(); // 清空result向量

        searchBST(root); // 调用中序遍历函数搜索出现频率最高的节点值

        return result; // 返回结果向量
    }
};

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