二叉搜索树递归方法答案

【问题标题】：Binary Search Tree recursion methods二叉搜索树递归方法
【发布时间】：2022-01-30 11:03:40
【问题描述】：

我的任务是搜索并找到二叉搜索树的高度。为了解决这个问题，我想出了以下解决方案。

static int countL = 0 ;
static int countR = 0 ;
public static int getHeight(Node root) {

    if (root.left != null) {
        countL++;

        getHeight(root.left);
    }

    if (root.right != null) {
        countR++;

        getHeight(root.right);
    }

    count = Math.max(countL, countR);

    return count;
}

不是最优雅的，但它解决了某些树的问题。在网上搜索我找到了另一种解决方案。除了更优雅的代码之外，我上面的代码和下面的代码有什么区别？为了成为更精通的编码人员，减少代码行数的最佳方法是什么。我的任务是了解我哪里出错了，以及下面的代码与我的相比有什么不同

private static int getHeight(Node root){
int heightLeft = 0;
int heightRight = 0;

if (root.left != null) {
    heightLeft = getHeight(root.left) + 1;
}
if (root.right != null) {
    heightRight = getHeight(root.right) + 1;
}
return (heightLeft > heightRight ? heightLeft : heightRight);
}

【问题讨论】：

标签： java recursion binary-search-tree

【解决方案1】：

1.实现不正确

您的实现实际上是不正确的。当countL 和countR 都为0 时，它只会在第一次调用getHeight 时起作用。这是因为静态变量与类相关联，而不是对象（如非静态变量）或范围一个函数（如第二个解决方案）。

说在第一次调用getHeight 之后，countL 是 3，countR 是 4。当你第二次调用它时，这些变量永远不会重置，所以深度树 1 将返回 @ 987654329@.

最后，getHeight(null) 的解决方案也失败了。

2。静态变量是一种反模式

尽可能避免类中的静态变量，因为它们是全局状态。完整说明请参见this thread。

3.第二种解决方案更容易阅读

如您所见，第二种解决方案更易于阅读。这是出于三个原因：

所有逻辑都完全包含在函数中，而您的则使用全局状态。
变量命名更好：heightLeft 比 countL 更具语义。
它更短。

如果您有兴趣，这里有一个更简洁的解决方案：

public int getHeight(Node root) {
        if(root == null){
            return 0;
        }
        return 1 + Math.max(getHeight(root.left), getHeight(root.right));
    }

祝您在 Java 学习冒险中好运！

【讨论】：

谢谢，只是为了确认一下，如果 root == null，当我们从树中找到叶子时会返回 0 对吗？
@jbel 在你的代码中，我认为if (root.left != null) 会抛出一个NullPointerException，因为root 是null 并且没有left 属性。
好吧，这是有道理的。最后，您的解决方案非常优雅。你是怎么想出这个解决方案的？您使用了哪些材料或资源来实现这一点？
练习，练习，练习！和其他技能没什么区别。像这样的问题经常在软件工程面试中被问到，所以那里有很多资源。将书面材料（通过数据结构和算法教科书）、视听材料（大学讲座、Grokking 编码面试、Coursera）和实践练习（leetcode、codechef、hackerrank、代码的出现）健康地组合在一起总是很好)。

【解决方案2】：

在您的第一个解决方案中，您正在递增 countL 和 countR 计数器，而不考虑到目前为止您遍历的树的高度。让我们以如下所示的倾斜树为例

   1.   => CountL = 1;  CountR = 0
  /.   
 2.     => CountL = 2;  CountR = 0
/ 
3.      => CountL = 3;  CountR = 0
 \
  4.    => CountL = 3; CountR = 1

如果您在递增 countR 时查看最后一步，遍历左侧节点所覆盖的高度将被忽略。

您的第二个解决方案是自下而上的方法，在每个级别，我们比较左右高度并返回最大值。

希望它有助于理解这两种解决方案之间的区别！

【讨论】：