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This commit is contained in:
youngyangyang04
@ -7,7 +7,7 @@
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<p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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## 235. 二叉搜索树的最近公共祖先
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# 235. 二叉搜索树的最近公共祖先
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[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/)
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@ -21,14 +21,15 @@
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示例 1:
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输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 8
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输出: 6
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解释: 节点 2 和节点 8 的最近公共祖先是 6。
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* 输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 8
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* 输出: 6
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* 解释: 节点 2 和节点 8 的最近公共祖先是 6。
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示例 2:
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输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 4
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输出: 2
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解释: 节点 2 和节点 4 的最近公共祖先是 2, 因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。
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* 输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 4
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* 输出: 2
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* 解释: 节点 2 和节点 4 的最近公共祖先是 2, 因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。
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说明:
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@ -36,7 +37,9 @@
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* 所有节点的值都是唯一的。
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* p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉搜索树中。
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## 思路
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# 思路
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做过[二叉树：公共祖先问题](https://programmercarl.com/0236.二叉树的最近公共祖先.html)题目的同学应该知道，利用回溯从底向上搜索，遇到一个节点的左子树里有p，右子树里有q，那么当前节点就是最近公共祖先。
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@ -58,6 +61,7 @@
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可以看出直接按照指定的方向，就可以找到节点4，为最近公共祖先，而且不需要遍历整棵树，找到结果直接返回！
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## 递归法
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递归三部曲如下：
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@ -111,7 +115,6 @@ if (cur->val > p->val && cur->val > q->val) {
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```
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if (递归函数(root->left)) return ;
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if (递归函数(root->right)) return ;
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```
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@ -128,7 +131,7 @@ left与right的逻辑处理;
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如果 cur->val 小于 p->val，同时 cur->val 小于 q->val，那么就应该向右遍历（目标区间在右子树）。
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```
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```CPP
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if (cur->val < p->val && cur->val < q->val) {
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TreeNode* right = traversal(cur->right, p, q);
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if (right != NULL) {
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@ -140,9 +143,9 @@ if (cur->val < p->val && cur->val < q->val) {
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剩下的情况，就是cur节点在区间（p->val <= cur->val && cur->val <= q->val）或者 （q->val <= cur->val && cur->val <= p->val）中，那么cur就是最近公共祖先了，直接返回cur。
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代码如下：
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```
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return cur;
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```
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那么整体递归代码如下:
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@ -216,7 +219,7 @@ public:
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灵魂拷问：是不是又被简单的迭代法感动到痛哭流涕？
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## 总结
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# 总结
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对于二叉搜索树的最近祖先问题，其实要比[普通二叉树公共祖先问题](https://programmercarl.com/0236.二叉树的最近公共祖先.html)简单的多。
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@ -225,10 +228,15 @@ public:
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最后给出了对应的迭代法，二叉搜索树的迭代法甚至比递归更容易理解，也是因为其有序性（自带方向性），按照目标区间找就行了。
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## 其他语言版本
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# 其他语言版本
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Java：
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## Java
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递归法：
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迭代法：
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```java
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class Solution {
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public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
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@ -246,15 +254,11 @@ class Solution {
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}
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```
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Python：
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```python
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# Definition for a binary tree node.
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# class TreeNode:
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# def __init__(self, x):
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# self.val = x
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# self.left = None
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# self.right = None
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## Python
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递归法：
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```python
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class Solution:
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def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':
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if not root: return root //中
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@ -264,18 +268,14 @@ class Solution:
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return self.lowestCommonAncestor(root.right,p,q) //右
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else: return root
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```
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Go：
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> BSL法
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迭代法：
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## Go
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递归法：
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```go
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/**
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* Definition for a binary tree node.
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||||
* type TreeNode struct {
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* Val int
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||||
* Left *TreeNode
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||||
* Right *TreeNode
|
||||
* }
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*/
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//利用BSL的性质（前序遍历有序）
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func lowestCommonAncestor(root, p, q *TreeNode) *TreeNode {
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if root==nil{return nil}
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@ -287,34 +287,10 @@ func lowestCommonAncestor(root, p, q *TreeNode) *TreeNode {
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}
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```
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||||
> 普通法
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||||
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||||
```go
|
||||
/**
|
||||
* Definition for a binary tree node.
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||||
* type TreeNode struct {
|
||||
* Val int
|
||||
* Left *TreeNode
|
||||
* Right *TreeNode
|
||||
* }
|
||||
*/
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//递归会将值层层返回
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func lowestCommonAncestor(root, p, q *TreeNode) *TreeNode {
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//终止条件
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if root==nil||root.Val==p.Val||root.Val==q.Val{return root}//最后为空或者找到一个值时，就返回这个值
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//后序遍历
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findLeft:=lowestCommonAncestor(root.Left,p,q)
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findRight:=lowestCommonAncestor(root.Right,p,q)
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//处理单层逻辑
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if findLeft!=nil&&findRight!=nil{return root}//说明在root节点的两边
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if findLeft==nil{//左边没找到，就说明在右边找到了
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return findRight
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}else {return findLeft}
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}
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```
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## JavaScript
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JavaScript版本：
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1. 使用递归的方法
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递归法：
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```javascript
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var lowestCommonAncestor = function(root, p, q) {
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// 使用递归的方法
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@ -336,7 +312,8 @@ var lowestCommonAncestor = function(root, p, q) {
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return root;
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};
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```
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||||
2. 使用迭代的方法
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迭代法
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```javascript
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||||
var lowestCommonAncestor = function(root, p, q) {
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||||
// 使用迭代的方法
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||||
@ -355,7 +332,6 @@ var lowestCommonAncestor = function(root, p, q) {
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```
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* 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
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* B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
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@ -137,7 +137,7 @@ dp[0][j] 和 dp[i][0] 都已经初始化了，那么其他下标应该初始化
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```
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// 初始化 dp
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vector<vector<int>> dp(weight.size() + 1, vector<int>(bagWeight + 1, 0));
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vector<vector<int>> dp(weight.size(), vector<int>(bagWeight + 1, 0));
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for (int j = weight[0]; j <= bagWeight; j++) {
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dp[0][j] = value[0];
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}
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