标签：
Implement an iterator over a binary search tree (BST). Your iterator will be initialized with the root node of a BST.
Calling next() will return the next smallest number in the BST.
Note: next() and hasNext() should run in average O(1) time and uses O(h) memory, where h is the height of the tree.
分析：
这是一个类似设计的题，这种题看上去虽然繁琐，但其考察的算法一般相对简单些，解决此题的关键根据从题目要求写出能满足要求的算法。根据题意，hasNext()的功能很容易理解，next()的功能具体说来应该是每调用一次便返回小于上次返回值的最小值，第一次调用返回的是BST中最小的值。一个很naive的解法是中序遍历BST，然后把遍历序列存在一个queue中，每次调用next()，从queue中pop出一个元素返回；hasNext()函数可以用判断queue是否为空来实现。但这个解法有个问题，就是用到的memory是O(n)，因为我们保存了整个的中序遍历序列。虽然空间复杂度不满足要求，但可以在leetcode测试通过，代码如下：
class BSTIterator { public: BSTIterator(TreeNode *root) { if(root != NULL){ inorder_traversal(root); } } /** @return whether we have a next smallest number */ bool hasNext() { if(!s.empty()) return true; return false; } /** @return the next smallest number */ int next() { int next_small = s.front(); s.pop(); return next_small; } private: queue<int> s; void inorder_traversal(TreeNode *root){ if(root == NULL) return; inorder_traversal(root->left); s.push(root->val); inorder_traversal(root->right); } }; /** * Your BSTIterator will be called like this: * BSTIterator i = BSTIterator(root); * while (i.hasNext()) cout << i.next(); */
如果满足O(h)的memory要求，我们可以用类似跌代版中序遍历的方法，用一个stack做存储，取stack的顶元素，如果该元素有右孩子则把该右孩子最左的路径的节点压入stack。由于每个节点被压入和弹出stack一次，所以next()的amortized time complexity应该为O(1)。代码如下：
class BSTIterator { public: BSTIterator(TreeNode *root) { for(TreeNode *p = root; p; p = p->left) s.push(p); } /** @return whether we have a next smallest number */ bool hasNext() { if(!s.empty()) return true; return false; } /** @return the next smallest number */ int next() { TreeNode *tmp = s.top(); s.pop(); for(TreeNode *p = tmp->right; p; p = p->left) s.push(p); return tmp->val; } private: stack<TreeNode *> s; };
Leetcode:Binary Search Tree Iterator
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/Kai-Xing/p/4205789.html
