Hier sind zwei Ansätze in c # (.net) (beide oben diskutiert) als Referenz:
Rekursive Version des Findens der Ökobilanz im Binärbaum (O (N) - da höchstens jeder Knoten besucht wird) (Hauptpunkte der Lösung ist die Ökobilanz ist (a) der einzige Knoten im Binärbaum, bei dem sich beide Elemente auf beiden Seiten der Teilbäume befinden (links) und richtig) ist LCA. (b) Und es spielt auch keine Rolle, welcher Knoten auf beiden Seiten vorhanden ist - anfangs habe ich versucht, diese Informationen beizubehalten, und offensichtlich wurde die rekursive Funktion so verwirrend. Als ich sie erkannte, wurde sie sehr elegant.
Das Durchsuchen beider Knoten (O (N)) und das Verfolgen von Pfaden (verwendet zusätzlichen Speicherplatz - daher ist # 1 wahrscheinlich überlegen, auch wenn der Speicherplatz wahrscheinlich vernachlässigbar ist, wenn der Binärbaum gut ausbalanciert ist, da dann nur zusätzlicher Speicherverbrauch erforderlich ist O (log (N)).
so dass die Pfade verglichen werden (im Wesentlichen ähnlich der akzeptierten Antwort - aber die Pfade werden berechnet, indem angenommen wird, dass der Zeigerknoten nicht im binären Baumknoten vorhanden ist)
Nur für den Abschluss ( nicht im Zusammenhang mit Frage ), Ökobilanz in BST (O (log (N))
Tests
Rekursiv:
private BinaryTreeNode LeastCommonAncestorUsingRecursion(BinaryTreeNode treeNode,
int e1, int e2)
{
Debug.Assert(e1 != e2);
if(treeNode == null)
{
return null;
}
if((treeNode.Element == e1)
|| (treeNode.Element == e2))
{
//we don't care which element is present (e1 or e2), we just need to check
//if one of them is there
return treeNode;
}
var nLeft = this.LeastCommonAncestorUsingRecursion(treeNode.Left, e1, e2);
var nRight = this.LeastCommonAncestorUsingRecursion(treeNode.Right, e1, e2);
if(nLeft != null && nRight != null)
{
//note that this condition will be true only at least common ancestor
return treeNode;
}
else if(nLeft != null)
{
return nLeft;
}
else if(nRight != null)
{
return nRight;
}
return null;
}
Dabei wird die oben genannte private rekursive Version mit der folgenden öffentlichen Methode aufgerufen:
public BinaryTreeNode LeastCommonAncestorUsingRecursion(int e1, int e2)
{
var n = this.FindNode(this._root, e1);
if(null == n)
{
throw new Exception("Element not found: " + e1);
}
if (e1 == e2)
{
return n;
}
n = this.FindNode(this._root, e2);
if (null == n)
{
throw new Exception("Element not found: " + e2);
}
var node = this.LeastCommonAncestorUsingRecursion(this._root, e1, e2);
if (null == node)
{
throw new Exception(string.Format("Least common ancenstor not found for the given elements: {0},{1}", e1, e2));
}
return node;
}
Lösung durch Verfolgen der Pfade beider Knoten:
public BinaryTreeNode LeastCommonAncestorUsingPaths(int e1, int e2)
{
var path1 = new List<BinaryTreeNode>();
var node1 = this.FindNodeAndPath(this._root, e1, path1);
if(node1 == null)
{
throw new Exception(string.Format("Element {0} is not found", e1));
}
if(e1 == e2)
{
return node1;
}
List<BinaryTreeNode> path2 = new List<BinaryTreeNode>();
var node2 = this.FindNodeAndPath(this._root, e2, path2);
if (node1 == null)
{
throw new Exception(string.Format("Element {0} is not found", e2));
}
BinaryTreeNode lca = null;
Debug.Assert(path1[0] == this._root);
Debug.Assert(path2[0] == this._root);
int i = 0;
while((i < path1.Count)
&& (i < path2.Count)
&& (path2[i] == path1[i]))
{
lca = path1[i];
i++;
}
Debug.Assert(null != lca);
return lca;
}
Dabei ist FindNodeAndPath definiert als
private BinaryTreeNode FindNodeAndPath(BinaryTreeNode node, int e, List<BinaryTreeNode> path)
{
if(node == null)
{
return null;
}
if(node.Element == e)
{
path.Add(node);
return node;
}
var n = this.FindNodeAndPath(node.Left, e, path);
if(n == null)
{
n = this.FindNodeAndPath(node.Right, e, path);
}
if(n != null)
{
path.Insert(0, node);
return n;
}
return null;
}
BST (LCA) - nicht verwandt (nur zur Vervollständigung als Referenz)
public BinaryTreeNode BstLeastCommonAncestor(int e1, int e2)
{
//ensure both elements are there in the bst
var n1 = this.BstFind(e1, throwIfNotFound: true);
if(e1 == e2)
{
return n1;
}
this.BstFind(e2, throwIfNotFound: true);
BinaryTreeNode leastCommonAcncestor = this._root;
var iterativeNode = this._root;
while(iterativeNode != null)
{
if((iterativeNode.Element > e1 ) && (iterativeNode.Element > e2))
{
iterativeNode = iterativeNode.Left;
}
else if((iterativeNode.Element < e1) && (iterativeNode.Element < e2))
{
iterativeNode = iterativeNode.Right;
}
else
{
//i.e; either iterative node is equal to e1 or e2 or in between e1 and e2
return iterativeNode;
}
}
//control will never come here
return leastCommonAcncestor;
}
Unit Tests
[TestMethod]
public void LeastCommonAncestorTests()
{
int[] a = { 13, 2, 18, 1, 5, 17, 20, 3, 6, 16, 21, 4, 14, 15, 25, 22, 24 };
int[] b = { 13, 13, 13, 2, 13, 18, 13, 5, 13, 18, 13, 13, 14, 18, 25, 22};
BinarySearchTree bst = new BinarySearchTree();
foreach (int e in a)
{
bst.Add(e);
bst.Delete(e);
bst.Add(e);
}
for(int i = 0; i < b.Length; i++)
{
var n = bst.BstLeastCommonAncestor(a[i], a[i + 1]);
Assert.IsTrue(n.Element == b[i]);
var n1 = bst.LeastCommonAncestorUsingPaths(a[i], a[i + 1]);
Assert.IsTrue(n1.Element == b[i]);
Assert.IsTrue(n == n1);
var n2 = bst.LeastCommonAncestorUsingRecursion(a[i], a[i + 1]);
Assert.IsTrue(n2.Element == b[i]);
Assert.IsTrue(n2 == n1);
Assert.IsTrue(n2 == n);
}
}
