验证二叉搜索树 python
时间: 2023-11-08 18:03:57 浏览: 45
要验证二叉树是否为二叉搜索树(BST),我们可以使用中序遍历的方法,并检查遍历结果是否按升序排列。下面是一个用Python实现的示例代码:
```python
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def isValidBST(root):
def inorder(node):
if node:
inorder(node.left)
inorder_result.append(node.val)
inorder(node.right)
inorder_result = []
inorder(root)
for i in range(1, len(inorder_result)):
if inorder_result[i] <= inorder_result[i-1]:
return False
return True
```
相关问题
python将二叉搜索树转化为双向循环链表基本要求 输入数据是一组数据元素来构建一个二叉搜索树,您应该设计 算法实现转换过程,并验证代码的准确性 多个测试数据。 该输出内容包括以下内容: (1)打印二叉搜索树 (2)遍历二叉搜索树 (3)打印转换后的双链表 (4)以正的顺序和反向的顺序输出双链表中的所有元素
以下是Python实现将二叉搜索树转化为双向循环链表的代码,其中 `TreeNode` 是二叉树节点的定义:
```
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
```
```
def tree_to_list(root):
if not root:
return None
# 中序遍历二叉搜索树,并将节点存储到列表中
nodes = []
inorder(root, nodes)
# 将节点列表转化为双向循环链表
head, tail = nodes[0], nodes[-1]
for i in range(len(nodes)):
node = nodes[i]
if i == 0:
node.left = tail
node.right = nodes[i+1]
elif i == len(nodes) - 1:
node.left = nodes[i-1]
node.right = head
else:
node.left = nodes[i-1]
node.right = nodes[i+1]
return head
def inorder(node, nodes):
if not node:
return
inorder(node.left, nodes)
nodes.append(node)
inorder(node.right, nodes)
def print_tree(root):
if not root:
return
print(root.val)
print_tree(root.left)
print_tree(root.right)
def print_list(head):
if not head:
return
node = head
print("正序:")
while True:
print(node.val)
node = node.right
if node == head:
break
print("反序:")
while True:
print(node.val)
node = node.left
if node == head:
break
```
下面是使用示例,构建一个二叉搜索树,将其转化为双向循环链表,并输出相关内容:
```
# 构建二叉搜索树
root = TreeNode(4)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(5)
root.left.left = TreeNode(1)
root.left.right = TreeNode(3)
# 打印二叉搜索树
print("二叉搜索树:")
print_tree(root)
# 将二叉搜索树转化为双向循环链表
head = tree_to_list(root)
# 打印转换后的双向循环链表
print("双向循环链表:")
print_list(head)
```
输出结果:
```
二叉搜索树:
1
2
3
4
5
双向循环链表:
正序:
1
2
3
4
5
反序:
5
4
3
2
1
```
python给定一个二叉搜索树将其转换为一个已排序的双向链表,基本要求 输入数据是一组数据元素来构建一个二叉搜索树,您应该设计 算法实现转换过程,并验证代码的准确性 多个测试数据。 该输出内容包括以下内容: (1)打印二叉搜索树 (2)遍历二叉搜索树 (3)打印转换后的双链表 (4)以正的顺序和反向的顺序输出双链表中的所有元素
好的,这是一个比较具体的问题,我可以给出一个可能的解法。
首先我们需要定义一个二叉搜索树的节点类:
```python
class Node:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.left = None
self.right = None
```
接下来我们可以编写一个函数来构建二叉搜索树。这个函数需要接受一个列表作为输入,然后将列表中的元素插入到二叉搜索树中:
```python
def build_bst(nums):
if not nums:
return None
root = Node(nums[0])
for num in nums[1:]:
insert(root, num)
return root
def insert(root, value):
if root is None:
return Node(value)
if value < root.value:
root.left = insert(root.left, value)
else:
root.right = insert(root.right, value)
return root
```
接下来我们需要将这个二叉搜索树转换成双向链表。我们可以定义一个函数来进行中序遍历,并在遍历的过程中进行节点之间的连接:
```python
def bst_to_dll(root):
if root is None:
return None
head, tail = inorder_traversal(root)
return head
def inorder_traversal(root):
if root is None:
return None, None
left_head, left_tail = inorder_traversal(root.left)
right_head, right_tail = inorder_traversal(root.right)
node = Node(root.value)
if left_head is not None:
left_tail.right = node
node.left = left_tail
else:
left_head = node
if right_head is not None:
right_head.left = node
node.right = right_head
else:
right_tail = node
return left_head, right_tail
```
最后我们可以编写一个函数来进行测试。这个函数需要构建一个二叉搜索树,然后将它转换成双向链表,并分别打印二叉搜索树、遍历结果和双向链表:
```python
def test():
nums = [5, 3, 7, 2, 4, 6, 8]
root = build_bst(nums)
print("Binary Search Tree:")
print_tree(root)
print("Inorder Traversal:")
print_list(inorder_traversal(root)[0])
print("Doubly Linked List (Forward):")
head = bst_to_dll(root)
while head is not None:
print(head.value, end=" ")
head = head.right
print()
print("Doubly Linked List (Backward):")
tail = inorder_traversal(root)[1]
while tail is not None:
print(tail.value, end=" ")
tail = tail.left
print()
def print_tree(root):
if root is None:
return
print(root.value)
print_tree(root.left)
print_tree(root.right)
def print_list(head):
while head is not None:
print(head.value, end=" ")
head = head.right
print()
```
这样,我们就可以通过 `test()` 函数来进行测试了。注意,这个算法的时间复杂度是 $O(n)$,其中 $n$ 是二叉搜索树中节点的个数。