LeetCode - 938 - 二叉搜索树的范围和（range-sum-of-bst）

一 目录

不折腾的前端，和咸鱼有什么区别

目录

一 目录

二 前言

三 解题及测试

四 LeetCode Submit

五 解题思路

六 进一步思考

二 前言

• 难度：简单

• 涉及知识：树、递归

• 题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/range-sum-of-bst/

• 题目内容：

给定二叉搜索树的根结点 root，
返回 L 和 R（含）之间的所有结点的值的和。

二叉搜索树保证具有唯一的值。

示例 1：

输入：root = [10,5,15,3,7,null,18],
L = 7, R = 15
输出：32
示例 2：

输入：root = [10,5,15,3,7,13,18,1,null,6],
L = 6, R = 10
输出：23

提示：

树中的结点数量最多为 10000 个。
最终的答案保证小于 2^31。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/range-sum-of-bst
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

三 解题及测试

小伙伴可以先自己在本地尝试解题，再回来看看 jsliang 的解题思路。

• LeetCode 给定函数体：

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * function TreeNode(val) {
 *     this.val = val;
 *     this.left = this.right = null;
 * }
 */
/**
 * @param {TreeNode} root
 * @param {number} L
 * @param {number} R
 * @return {number}
 */
var rangeSumBST = function(root, L, R) {
    
};

根据上面的已知函数，尝试**本题吧~

确定了自己的答案再看下面代码哈~

index.js

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * function TreeNode(val) {
 *     this.val = val;
 *     this.left = this.right = null;
 * }
 */
/**
 * @name 二叉搜索树的范围和
 * @param {TreeNode} root
 * @param {number} L
 * @param {number} R
 * @return {number}
 */
const rangeSumBST = (root, L, R) => {
  const newRoot = [root];
  let result = 0;
  while (newRoot.length) {
    const tempRoot = newRoot.pop();
    if (tempRoot.val >= L && tempRoot.val <= R) {
      result += tempRoot.val;
    }
    if (tempRoot.left) {
      newRoot.push(tempRoot.left);
    }
    if (tempRoot.right) {
      newRoot.push(tempRoot.right);
    }
  }
  return result;
};

const root = {
  val: 10,
  left: {
    val: 5,
    left: { val: 3, left: null, right: null },
    right: { val: 7, left: null, right: null },
  },
  right: {
    val: 15,
    left: null,
    right: { val: 18, left: null, right: null },
  },
};

console.log(rangeSumBST(root, 7, 15)); // 32

node index.js 返回：

32

四 LeetCode Submit

Accepted
* 42/42 cases passed (192 ms)
* Your runtime beats 73.77 % of javascript submissions
* Your memory usage beats 52.47 % of javascript submissions (67.3 MB)

五 解题思路

仔细看了下题目，发现毫无乐趣：

递归

const rangeSumBST = (root, L, R) => {
  let result = 0;
  const ergodic = (root) => {
    if (!root) {
      return;
    }
    if (root.val >= L && root.val <= R) {
      result += root.val;
    }
    ergodic(root.left);
    ergodic(root.right);
  };
  ergodic(root);
  return result;
};

题目解析：

• 将所有在闭区间 [L, R] 中的值获取即可。

所以就有了上面的题解，Submit 提交如下：

Accepted
* 42/42 cases passed (228 ms)
* Your runtime beats 13.27 % of javascript submissions
* Your memory usage beats 27 % of javascript submissions (70.5 MB)

再稍微动动脑子，咱们试试迭代：

迭代

const rangeSumBST = (root, L, R) => {
  const newRoot = [root];
  let result = 0;
  while (newRoot.length) {
    const tempRoot = newRoot.pop();
    if (tempRoot.val >= L && tempRoot.val <= R) {
      result += tempRoot.val;
    }
    if (tempRoot.left) {
      newRoot.push(tempRoot.left);
    }
    if (tempRoot.right) {
      newRoot.push(tempRoot.right);
    }
  }
  return result;
};

Submit 提交如下：

Accepted
* 42/42 cases passed (192 ms)
* Your runtime beats 73.77 % of javascript submissions
* Your memory usage beats 52.47 % of javascript submissions (67.3 MB)

搞定，收工~

六 进一步思考

当然，闲来无事，咱们再翻翻官网，另一种递归思路：

• 对树进行深度优先搜索，对于当前节点 node，如果 node.val 小于等于 L，那么只需要继续搜索它的右子树；如果 node.val 大于等于 R，那么只需要继续搜索它的左子树；如果 node.val 在区间 (L, R) 中，则需要搜索它的所有子树。

深度优先搜索【递归】

const rangeSumBST = (root, L, R) => {
  let ans = 0;
  const ergodic = (root) => {
    if (!root) {
      return;
    }
    if (L <= root.val && root.val <= R) {
      ans += root.val;
    }
    if (L < root.val) {
      ergodic(root.left);
    }
    if (root.val < R) {
      ergodic(root.right);
    }
  };
  ergodic(root);
  return ans;
};

相比于 jsliang 的递归，减少了一些不必要的开支~

Submit 提交如下：

Accepted
* 42/42 cases passed (192 ms)
* Your runtime beats 73.77 % of javascript submissions
* Your memory usage beats 75.29 % of javascript submissions (67 MB)

如果小伙伴有更好的思路想法，欢迎评论留言或者私聊 jsliang~

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