以下是我对二叉搜索树的最低共同祖先的实现。我有两个问题:
1)时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)更差的情况,但如果BST平衡,则时间和空间的O(logn)平均情况。那是对的吗? 2)如何将我的解决方案扩展到二叉树而不仅仅是二叉树搜索树。
希望尽快收到你的来信。
//The function findOrQueue is to enqueue all elements upto target node to a queue
public void findOrQueue(Node target, Node top, LLQueue q) {
int cmp = target.getData().compareTo(top.getData());
if(cmp == 0) {
q.enqueue(top);
return ;
}
else if (cmp < 0) {
q.enqueue(top);
findOrQueue(target, top.getLeftChild(),q);
}
else {
q.enqueue(top);
findOrQueue(target, top.getRightChild(),q);
}
}
public Node LCA(Node n1, Node n2) throws QueueEmptyException {
LLQueue q1 = new LLQueue();
LLQueue q2 = new LLQueue();
findOrQueue(n1,getRoot(),q1);
findOrQueue(n2,getRoot(),q2);
Node t = null;
while (!q1.isEmpty() && !q2.isEmpty()) {
Node t1 = (Node)q1.dequeue();
Node t2 = (Node)q2.dequeue();
if(t1.getData() != t2.getData()) {
return t;
}
else t = t1;
}
if(q1.isEmpty() && q2.isEmpty())
return null;
else
return t;
}
答案 0 :(得分:0)
将解决方案扩展到通用二叉树树的关键似乎在于找到连接根节点和目标节点的路径。获得此路径后,您可以轻松修改LCA功能以找到最低共同祖先。
以下原始实现在 java.util java.util.concurrent 。*和 Stack 包中使用LinkedBlockingQueue
>。* - 但是,任何其他普通队列和堆栈也可以做到这一点。该代码假定目标节点存在于树中。
public static void findPath2(Node target,Node top, Stack<Node> path){
LinkedBlockingQueue<Node> q1 = new LinkedBlockingQueue<Node>(), q2 = new LinkedBlockingQueue<Node>(),
q3 = new LinkedBlockingQueue<Node>();
Node n = top;
Node parrent = null;
while(n.getData().compareTo(target.getData())!= 0){
parrent = n;
if(n.right != null){
q2.add(n.right);
q3.add(parrent);
}
if(n.left != null){
q2.add(n.left);
q3.add(parrent);
}
n = q2.remove();
q1.add(n);
}
Stack<Node> s3 = new Stack<Node>(), s2 = new Stack<Node>();
while(!q3.isEmpty()){
s3.push(q3.remove());
}
for(int i = 1; i <= q2.size(); i++)
s3.pop();
while(!s3.isEmpty())
s2.push(s3.pop());
while(!q1.isEmpty())
s3.push(q1.remove());
LinkedBlockingQueue<Node> temp = new LinkedBlockingQueue<Node>();
while(!s2.isEmpty())
temp.add(s2.pop());
while(!temp.isEmpty())
s2.push(temp.remove());
path.push(s3.pop());
path.push(s2.pop());
while(!s3.isEmpty()){
n = s3.peek();
while(n.getData().compareTo(path.peek().getData()) != 0 && !s3.isEmpty()){
s3.pop();
s2.pop();
if(!s3.isEmpty())
n = s3.peek();
}
if(!s3.isEmpty()){
s3.pop();
path.push(s2.pop());
}
}
}