
题目描述
给你二叉搜索树的根节点 root,同时给定最小边界 low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树,使得所有节点的值在 [low, high] 中。
- 修剪树不应该改变保留在树中的元素的相对结构(即如果没有被移除,原有的父子代关系都应当保留)
- 可以证明存在唯一的答案
- 结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点(根节点可能会根据给定的边界发生改变)
核心思路:利用二叉搜索树的性质递归修剪
二叉搜索树(BST)的核心性质:
- 左子树所有节点值 < 根节点值
- 右子树所有节点值 > 根节点值
- 中序遍历结果为升序序列
基于这个性质,我们可以用递归的方式对每个节点进行判断和修剪:
- 如果当前节点为空,直接返回空(递归终止条件)
- 如果当前节点值 <
low:说明当前节点和其左子树都不符合条件,直接返回右子树的修剪结果 - 如果当前节点值 >
high:说明当前节点和其右子树都不符合条件,直接返回左子树的修剪结果 - 如果当前节点值在
[low, high]区间内:递归修剪其左、右子树,最后返回当前节点
完整代码实现(C++)
cpp
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
* };
*/
class Solution {
public:
TreeNode* trimBST(TreeNode* root, int low, int high) {
// 1. 递归终止条件:节点为空,直接返回
if (!root) return nullptr;
// 2. 当前节点值小于low:左子树全部不符合条件,只需要修剪右子树
if (root->val < low) {
return trimBST(root->right, low, high);
}
// 3. 当前节点值大于high:右子树全部不符合条件,只需要修剪左子树
if (root->val > high) {
return trimBST(root->left, low, high);
}
// 4. 当前节点值在区间内:递归修剪左右子树,保留当前节点
root->left = trimBST(root->left, low, high);
root->right = trimBST(root->right, low, high);
return root;
}
};
详细执行流程解析
我们以示例 1 为例,模拟递归执行过程:输入:root = [1,0,2], low = 1, high = 2
-
处理根节点
1:1在[1,2]区间内,需要修剪其左右子树- 先递归处理左子树
0,再递归处理右子树2
-
处理左子树节点
0:0 < 1,不符合条件,直接返回其右子树(nullptr)- 根节点的左指针最终指向
nullptr
-
处理右子树节点
2:2在[1,2]区间内,修剪其左右子树(均为nullptr,无变化)- 返回节点
2
-
最终结果:
- 根节点
1保留,左子树为空,右子树为2,即[1,null,2]
- 根节点
关键细节与易错点
-
递归终止条件的位置 必须先判断节点是否为空,否则访问
root->val会导致空指针异常。 -
节点值越界的处理逻辑
- 当节点值
< low时,只需要递归处理右子树(左子树所有值更小,必然越界) - 当节点值
> high时,只需要递归处理左子树(右子树所有值更大,必然越界)这是利用 BST 性质的核心优化,避免了不必要的递归调用。
- 当节点值
-
根节点的变化当原根节点值不在区间内时,新的根节点会由其左 / 右子树的修剪结果决定,这也是题目中 "根节点可能改变" 的原因。
复杂度分析
- 时间复杂度:\(O(n)\),其中 n 为树的节点数。每个节点最多被访问一次。
- 空间复杂度:\(O(h)\),其中 h 为树的高度。递归调用栈的深度等于树的高度,最坏情况下(树退化为链表)为 \(O(n)\)。
拓展:迭代版实现(可选)
如果不想使用递归,也可以用迭代的方式实现,分为两步:
- 先找到新的根节点(值在
[low, high]内的第一个节点) - 分别修剪新根节点的左、右子树
cpp
class Solution {
public:
TreeNode* trimBST(TreeNode* root, int low, int high) {
if (!root) return nullptr;
// 1. 找到新的根节点
while (root && (root->val < low || root->val > high)) {
if (root->val < low) root = root->right;
else root = root->left;
}
if (!root) return nullptr;
// 2. 修剪左子树
TreeNode* cur = root;
while (cur->left) {
if (cur->left->val < low) {
cur->left = cur->left->right;
} else {
cur = cur->left;
}
}
// 3. 修剪右子树
cur = root;
while (cur->right) {
if (cur->right->val > high) {
cur->right = cur->right->left;
} else {
cur = cur->right;
}
}
return root;
}
};
总结
修剪二叉搜索树的核心就是利用 BST 的有序性,通过递归快速定位需要保留的节点,整个过程不需要额外空间,仅通过修改指针就能完成修剪,同时保证了原有的父子关系不变。