本文属于「征服LeetCode」系列文章之一,这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁,本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止;由于LeetCode还在不断地创建新题,本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中,我不仅会讲解多种解题思路及其优化,还会用多种编程语言实现题解,涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。
为了方便在PC上运行调试、分享代码文件,我还建立了相关的仓库:https://github.com/memcpy0/LeetCode-Conquest。在这一仓库中,你不仅可以看到LeetCode原题链接、题解代码、题解文章链接、同类题目归纳、通用解法总结等,还可以看到原题出现频率和相关企业等重要信息。如果有其他优选题解,还可以一同分享给他人。
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序列化是将数据结构或对象转换为一系列位的过程,以便它可以存储在文件或内存缓冲区中,或通过网络连接链路传输,以便稍后在同一个或另一个计算机环境中重建。
设计一个算法来序列化和反序列化 二叉搜索树 。 对序列化/反序列化算法的工作方式没有限制。 您只需确保二叉搜索树可以序列化为字符串,并且可以将该字符串反序列化为最初的二叉搜索树。
编码的字符串应尽可能紧凑。
示例 1:
输入:root = [2,1,3]
输出:[2,1,3]
示例 2:
输入:root = []
输出:[]
提示:
[0, 10^4]
0 <= Node.val <= 10^4
类似题目:
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,序列化和反序列化过程也可以直接使用「297. 二叉树的序列化与反序列化」中的方法,即实现上我们可以忽略「BST」这一条件,使用BFS或DFS、存储空节点来进行序列号和反序列化。由于点的数量是 1 e 4 1e4 1e4 ,最坏情况下是当BST成链时,会有较大的空间浪费。
但二叉搜索树的特殊之处在于其中序遍历是有序的,可以利用这一点来优化时间和空间复杂度。
给定一棵二叉树的「先序遍历」和「中序遍历」可以恢复这颗二叉树。给定一棵二叉树的「后序遍历」和「中序遍历」也可以恢复这颗二叉树。而对于二叉搜索树,给定「先序遍历」或者「后序遍历」,对其经过排序即可得到「中序遍历」。因此,仅对二叉搜索树做「先序遍历」或者「后序遍历」,即可达到序列化和反序列化的要求。此题解采用「后序遍历」的方法。
public class Codec {
// Encodes a tree to a single string.
public String serialize(TreeNode root) {
return postOrder(root, new StringBuilder()).toString();
}
private StringBuilder postOrder(TreeNode root, StringBuilder sb) {
if (root != null) { // 可以不用存储空指针
sb = postOrder(root.left, sb);
sb = postOrder(root.right, sb);
sb.append(String.valueOf(root.val) + ",");
}
return sb;
}
// Decodes your encoded data to tree.
public TreeNode deserialize(String data) {
if (data.isEmpty()) return null;
String[] arr = data.split(",");
Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<Integer>();
int length = arr.length;
for (int i = 0; i < length; ++i)
stack.push(Integer.parseInt(arr[i]));
return construct(Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE, stack);
}
// 使用栈和后序遍历重构二叉搜索树
private TreeNode construct(int lower, int upper, Deque<Integer> stack) {
// 当前元素超出范围,不能用作子树根节点的值
if (stack.isEmpty() || stack.peek() < lower || stack.peek() > upper) return null;
int val = stack.pop();
TreeNode root = new TreeNode(val);
root.right = construct(val, upper, stack);
root.left = construct(lower, val, stack);
return root;
}
}
复杂度分析: