當我們求解某些問題時，由於這些問題要處理的資料相當多，或求解過程相當複雜，使得直接求解在時間上相當長，或者根本無法直接求出。對於這類問題，我們往往先把它分解成幾個子問題，找到求出這幾個子問題的解法後，再找到合適的方法，把它們組合成求整個問題的解法。如果這些子問題還較大，難以解決，可以再把它們分成幾個更小的子問題，以此類推，直到可以直接求出解為止。這就是分治策略的基本思想。
描述給一棵非空二叉搜尋樹以及乙個target值，找到在bst中最接近給定值的節點值
樣例
輸入: root =
and target =
6.124780
輸出:5
解釋：二叉樹 ，表示如下的樹結構：
5/ \ 49/
/ \ 2810
輸入: root =
and target =
4.142857
輸出:4
解釋：二叉樹 ，表示如下的樹結構：
3/ \ 24/
1
對乙個節點，找最接近的值有三個：
在這三個值中選出最小的那個節點，返回val值。
ac**
public
intclosestvalue
(treenode root,
double target)}if
(root.right != null)
}// 返回以該節點為跟的子樹中與target最接近的節點值
return re;
}// 返回兩個數相減的絕對值
public
double
differ
(int val,
double target)
給一棵二叉樹, 找到和為最小的子樹, 返回其根節點。輸入輸出資料範圍都在int內。
lintcode會列印根節點為你返回節點的子樹。保證只有一棵和最小的子樹並且給出的二叉樹不是一棵空樹。
樣例
輸入:
輸出:1
說明這棵樹如下所示：
1/ \ -5
2/ \ / \12
-4-5
整顆樹的和是最小的，所以返回根節點1.
輸入:輸出:
1說明:
這棵樹如下所示：
1這棵樹只有整體這乙個子樹，所以返回1.
對於乙個節點：
選出三個中最小的和便可找到最下子樹。
ac**
public
class
solution
// 查詢該子樹的和
public
intaddtree
(treenode root)
if(root.right != null)
if(min > count)
// 返回該節點為根的子樹和
return count;
}}
將一棵二叉樹按照前序遍歷拆解成為乙個假鍊錶。所謂的假煉表是說，用二叉樹的 right 指標，來表示鍊錶中的 next 指標。
不要忘記將左兒子標記為 null，否則你可能會得到空間溢位或是時間溢位。
樣例
輸入：
輸出：解釋：
1/ \ 2
5/ \ \ 34
61\ 2
\ 3\4
\5\6
輸入：輸出：
解釋： 1
1
前序遍歷：根左右
對乙個節點，要按前序遍歷成鏈，那麼要把左兒子變成有右兒子，然後把左兒子子樹的最後乙個的右兒子連線至自己先前的右兒子，然後返回右兒子子樹成鏈後的最後乙個節點。
所以需要乙個函式找到當前節點子樹成鏈後的最後乙個節點，對乙個節點，有四種情況：
ac**
public
void
flatten
(treenode root)
}// 成鏈函式，返回當前節點子樹成鏈後的最後乙個節點
private treenode chain
(treenode root)
if(root.left == null)
if(root.right == null)
// 左右兒子都有
treenode left = root.left;
// 找到左兒子成鏈後的最後乙個節點，將其右兒子接入當前節點的右兒
treenode next =
chain
(left)
; treenode right = root.right;
// 右兒子置為左兒子，左兒子置空
root.right = left;
root.left = null;
next.right = right;
// 返回成鏈後的最後乙個節點
return
chain
(right)
;}
給一棵二叉搜尋樹，寫乙個kthsmallest函式來找到其中第 k 小的元素。
你可以假設 k 總是有效的，1 ≤ k ≤ 樹的總節點數。
樣例
輸入：,2
輸出：2
解釋： 1
\ 2
第二小的元素是2。
輸入：,
1輸出：1
解釋： 2
/ \1
3第一小的元素是1。
二叉搜尋樹中序遍歷後是乙個有序陣列，陣列的第k位即為第k小的元素，所以中序遍歷走k - 1次便是第k小元素
對二叉搜尋樹的乙個節點，它左子樹所有節點都比它小，右子樹都比它大，所以如果我們知道了左子樹和右子樹的節點個數，我們就能知道第k小的元素在**
ac**
public
class
solution
private treenode findk
(treenode root,
int k)
if(add >= k)
// 左子樹的節點個數 t < k，第 k 小元素在右子樹中，並且是右子樹中的 第（k - t - 1）小元素
return
findk
(root.right, k - add -1)
;}// 記錄每個節點為根的子樹的節點數目
public
intcount
(treenode root)
if(root.right != null)
map.
put(root, add)
;return add;
}}
給定一棵二叉樹，找到兩個節點的最近公共父節點(lca)。
最近公共祖先是兩個節點的公共的祖先節點且具有最大深度。
假設給出的兩個節點都在樹中存在
樣例
輸入：,1
,1輸出：1
解釋： 二叉樹如下（只有乙個節點）:
1lca(1
,1)=
1
輸入：,3,
5輸出：4
解釋： 二叉樹如下:
4/ \
37/ \
56lca(3
,5)=
4
從根節點開始查詢：
對於乙個節點：
ac**
public
class
solution
// 查詢答案
iscontainab
(root, a, b)
;return ans;
}public
boolean
iscontainab
(treenode root, treenode a, treenode b)
// 左兒子中是否含有 a 或 b
boolean lson =
iscontainab
(root.left, a, b)
;// 右兒子中是否含有 a 或 b
boolean rson =
iscontainab
(root.right, a, b)
;// 左兒子和右兒子分別含有乙個節點， 或者該節點是a，b之一，左右子樹中含有另乙個節點，則該點為最近公共祖先if(
(lson && rson)||(
(root.val == a.val || root.val == b.val)
&&(lson || rson)))
// 返回該節點為根的子樹是否含有 a 或 b
return lson || rson || root.val == a.val || root.val == b.val;
}}
珍寶鴨的力扣練習（7） 分治法題目合集
動態規劃和分治法的區別 動態規劃也是一種分治思想 比如其狀態轉移方程就是一種分治 但與分治演算法不同的是，分治演算法是把原問題分解為若干個子問題，自頂向下求解子問題，合併子問題的解，從而得到原問題的解。動態規劃也是把原始問題分解為若干個子問題，然後自底向上，先求解最小的子問題，把結果存在 中，在求解...
LintCode 題目 下乙個更大的數 I
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每日一題 4月7日題目精講 樹
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