二叉排序树遍历算法怎么理解
# Definition for a binary tree node.# class TreeNode(object):
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution(object):
def increasingBST(self, root):
self.res = []
self.inOrder(root)
if not self.res:
return
dummy = TreeNode(-1)
cur = dummy
for node in self.res:
node.left = node.right = None
cur.right = node
cur = cur.right
return dummy.right
def inOrder(self, root):
if not root:
return
self.inOrder(root.left)
self.res.append(root)
self.inOrder(root.right)
如上，要按中序遍历 将其重新排列为一棵递增顺序搜索树，使树中最左边的节点成为树的根节点，并且每个节点没有左子节点，只有一个右子节点，算法如上。
其中这行代码不理解，for node in self.res:
node.left = node.right = None
cur.right = node
cur = cur.right
return dummy.right
self.res中的序列不是整型吗？为什么会有左孩子和右孩子，还有哑变量dummy的类型也是一个根节点吗，也有左孩子右孩子 在你给出的代码中，`self.res` 用于存储中序遍历结果，不是整型值的列表，而是 `TreeNode` 对象的列表。这些对象代表了二叉树中的节点，仍然拥有左右子节点的属性（即 `left` 和 `right` 属性）。以下是对你提到的代码的详细解释：
1. **中序遍历**：
- 中序遍历 (`inOrder`) 按照左-根-右的顺序访问二叉搜索树（BST），并将访问的节点存储在列表 `self.res` 中。这保证了 `self.res` 中的节点是按值递增排列的。
2. **重新组织树**：
- `dummy` 是一个辅助节点（哑变量），用来简化重新连接节点的过程。初始时，`dummy` 只有 `right` 属性会被使用，初始值设为 `-1`。
- 循环 `for node in self.res:` 遍历 `self.res` 中的每一个节点，将它们构建为一个只有右子节点的链表形式，即所谓的递增排序树。
- `node.left = node.right = None`: 将每个节点的左右子节点都设置为 `None`，这样每个节点就只有一个右子节点了。
- `cur.right = node`: 将当前节点的右子节点指向列表中的下一个节点，这一步连成链表。
- `cur = cur.right`: 将 `cur` 向后移动到刚添加的节点上，以准备连接下一个节点。
3. **返回结果**：
- `return dummy.right`: 返回 `dummy` 的下一个节点，也就是构建好的新的递增顺序搜索树的根节点。
这个过程遵循了中序遍历的自然特性：在二叉搜索树中，中序遍历访问节点的顺序是从小到大的。通过重塑树的结构，我们得到了一个没有左子节点的链表形式的树。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-10 20:28
在你给出的代码中，`self.res` 用于存储中序遍历结果，不是整型值的列表，而是 `TreeNode` 对象的列表。这 ...
if not self.res:
return
这行代码有何含义 Terence888 发表于 2024-10-10 20:57
if not self.res:
return
这行代码有何 ...
这行代码的作用是进行一个简单的检查，确保 `self.res` 列表中有元素。如果 `self.res` 是空的，表示中序遍历没有收集到任何节点，那么就直接返回 `None`，意味着树是空的或遍历没有结果。
这在某些情况下是有用的，例如如果函数被传入的 `root` 是 `None`（即一棵空树），那么 `self.res` 在中序遍历后仍然是空的，这个检查可以避免后续处理无效数据或抛出错误。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
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