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  • 判断是否为BST

            递归的方法,用返回false的方法。中序遍历的想法很好,空间浪费。遍历的过程记录上一次的值进行比较。

    //题目描述
    //
    //请实现一个函数,检查一棵二叉树是否为二叉查找树。
    //给定树的根结点指针TreeNode* root,请返回一个bool,代表该树是否为二叉查找树。
    
    
    #include<iostream>
    using namespace std;
    struct TreeNode {
        int val;
        struct TreeNode *left;
        struct TreeNode *right;
        TreeNode(int x) :
            val(x), left(NULL), right(NULL) {
        }
    };
    
    
    class Checker {
    public:
        //先想到的是返回true的情况, //改为return true有错误。
        bool checkBST(TreeNode* root) {  
            // write code here
            if (root == NULL) return true;
            if (root->left && root->left->val > root->val)
                return false;
            if (root->left && root->left->right && root->left->right->val>root->val)
                return false;
            if (root->right && root->right->val < root->val)
                return false;
            if (root->right&&root->right->left&&root->right->left->val < root->val)
                return false;
    
            return checkBST(root->left) && checkBST(root->right);
        }
    };
    
    //
    //《程序员面试金典》 代码详解:http ://blog.csdn.net/zdplife/article/category/5799903
    //题目分析:
    //<方法1>
    //首先我们想到的是二叉树中序遍历后的结果是有序的,根据这个结果,我们可以中序遍历二叉树,并把遍历结果存放在一个数组里面,然后判断这个数组大小是否是有序数组,如果是有序数组,则是二叉查找树,否则就不是。
    //这个方法的时间复杂度是O(N),但是空间复杂度比较高,需要浪费O(N)的存储空间。
    //<方法2>
    //其实在<方法1>的基础上,我们可以在中序遍历的同时,比较大小,每次记录下上次遍历过的元素的值,如果当前元素的值大于上次遍历元素的值,则接着遍历,否则返回false,因为这个记录是一个址传递,所以需要用到引用形参进行传递。
    //这个方法的时间复杂度与<方法1>的时间复杂度相同,只是空间复杂度只需要一个元素O(1)。
    class Checker {
    public:
        bool checkBST(TreeNode* root) {
            // write code here
            int min = INT_MIN;
            return inOrderCompare(root, min);
        }
        bool inOrderCompare(TreeNode* root, int &last)
        {
            if (root == NULL)
                return true;
            if (!inOrderCompare(root->left, last))
                return false;
            if (root->val < last)
                return false;
            last = root->val;
            if (!inOrderCompare(root->right, last))
                return false;
            return true;
        }
    };
    //<方法3>
    //可以根据二叉查找树的定义来判断,二叉树的定义,所有左子树的节点小于根节点,所有右子树的节点大于根节点,并且左右子树也是二叉查找树。所以在递归的过程中,我们只需要传递两个参数(当前根节点对应的二叉树的所有节点的最大值和最小值),
    //同时不断的更新这两个参数,如果当前节点的值不在这两个数范围中,则直接返回false,否则接着递归便可。
    
    
    
    
    //非递归遍历二叉树,然后判断结果是否递增
    #include <stack>
    #include <vector>
    class Checker {
    public:
        bool checkBST(TreeNode* root) {
            // write code here
            stack<TreeNode*> s;
            TreeNode *pNode = root;
            vector<int> data;
            while (pNode != NULL || !s.empty())
            {
                while (pNode != NULL)
                {
                    s.push(pNode);
                    pNode = pNode->left;
                }
                if (!s.empty())
                {
                    pNode = s.top();
                    data.push_back(pNode->val);
                    s.pop();
                    pNode = pNode->right;
                }
            }
            for (size_t i = 0; i < data.size() - 1; i++)
            {
                if (data[i] > data[i + 1])
                    return false;
            }
            return true;
        }
    };
    
    //首先利用中序遍历排序,其次遍历检查排序序列是否递增,最后输出结果!
    class Checker {
    public:
        vector<int> res;
        bool checkBST(TreeNode* root) {
            // write code here
            if (root == NULL) return true;
            bool flag = false;
            inorder(root);
            for (int i = 0; i<res.size() - 1; i++)
            {
                if (res[i]>res[i + 1])
                {
                    flag = true;
                    break;
                }
            }
            if (flag)
                return false;
            else
                return true;
        }
        void inorder(TreeNode* root){
            if (root == NULL) return;
            inorder(root->left);
            res.push_back(root->val);
            inorder(root->right);
        }
    };
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