C++で二分探索木(BST)をGreater Sum Treeに変換する方法
問題の概要
ここでは、互いに異なる値を持つ二分探索木(BST)のルートが与えられたとします。この木を、各ノードの新しい値が「元の木に存在する値の中で、そのノードの値以上であるものの総和」と等しくなるように書き換えることを考えましょう。ただし、変更後も木が二分探索木としての性質(左の子 < 親 < 右の子)を保っている必要があります。
例として、入力の木が次のような場合を考えてみます。

このとき、出力される木は以下のようになります。

解決のためのアプローチ
この問題は、逆中順走査(右部分木 → 現在のノード → 左部分木 の順で訪問する降順走査)を使うことでエレガントに解けます。BSTをこの順序で巡回すると、ノードが大きい値から小さい値へと訪問されるため、訪問しながら累積和を取っていくと、各ノードの処理時点での累積和がまさに「その値以上の値の総和」になります。
具体的な手順は以下の通りです。
- グローバル変数 global を 0 で初期化します。
- ルートを引数に取る再帰関数 solve() を定義します。
- ルートの右部分木が NULL でない場合は、まず右部分木に対して solve() を呼び出します。
- global に現在のノードの値を加算し、その結果をノードの新しい値として設定します。
- ルートの左部分木が NULL でない場合は、最後に左部分木に対して solve() を呼び出します。
- ルートを返します。
それでは、実際の実装を見て理解を深めましょう。
C++での実装例
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
class TreeNode{
public:
int val;
TreeNode *left, *right;
TreeNode(int data){
val = data;
left = NULL;
right = NULL;
}
};
void insert(TreeNode **root, int val){
queue<TreeNode*> q;
q.push(*root);
while(q.size()){
TreeNode *temp = q.front();
q.pop();
if(!temp->left){
if(val != NULL)
temp->left = new TreeNode(val);
else
temp->left = new TreeNode(0);
return;
}else{
q.push(temp->left);
}
if(!temp->right){
if(val != NULL)
temp->right = new TreeNode(val);
else
temp->right = new TreeNode(0);
return;
}else{
q.push(temp->right);
}
}
}
TreeNode *make_tree(vector<int> v){
TreeNode *root = new TreeNode(v[0]);
for(int i = 1; i<v.size(); i++){
insert(&root, v[i]);
}
return root;
}
void tree_level_trav(TreeNode*root){
if (root == NULL) return;
cout << "[";
queue<TreeNode *> q;
TreeNode *curr;
q.push(root);
q.push(NULL);
while (q.size() > 1) {
curr = q.front();
q.pop();
if (curr == NULL){
q.push(NULL);
}
else {
if(curr->left)
q.push(curr->left);
if(curr->right)
q.push(curr->right);
if(curr == NULL || curr->val == 0){
cout << "null" << ", ";
}else{
cout << curr->val << ", ";
}
}
}
cout << "]"<<endl;
}
class Solution {
public:
int global = 0;
TreeNode* bstToGst(TreeNode* root) {
if(root->right)bstToGst(root->right);
if(root->val != 0)
root->val = global = global + root->val;
if(root->left)bstToGst(root->left);
return root;
}
};
main(){
vector<int> v =
{4,1,6,1,2,5,7,NULL,NULL,NULL,3,NULL,NULL,NULL,8};
TreeNode *root = make_tree(v);
Solution ob;
tree_level_trav(ob.bstToGst(root));
}
入力
[4,1,6,1,2,5,7,null,null,null,3,null,null,null,8]
出力
[30, 36, 21, 37, 35, 26, 15, null, null, null, 33, null, null, null, 8]
計算量の評価
このアルゴリズムは木のすべてのノードを一度ずつ訪問するため、時間計算量は O(n)(n はノード数)です。また、再帰の深さは木の高さに依存するため、空間計算量は平衡な木の場合 O(log n)、最悪ケース(線形リスト状の木)では O(n) となります。
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C++で二分木を二分探索木(BST)へ変換する方法を解説
二分木(Binary Tree)とは二分木とは、木構造の各ノードが最大で2つの子ノードを持つことができる特別な木構造です。これらの子ノードは、それぞれ「左の子ノード」と「右の子ノード」と呼ばれます。シンプルな二分木の例は以下の通りです。二分探索木(BST)とは二分探索木(BST)は、以下のルールに従う特別な木構造です。左の子ノードの値は、常に親ノードの値より小さい右の子ノードの値は、常に親ノードの値より大きいすべてのノードが、それぞれ独立して二分探索木の性質を満たす二分探索木(BST)の例は以下の通りです。二分探索木は、検索や最小値・最大値の探索といった操作の計算量を削減するために用いられるデ
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C++プログラムにおける二分探索(バイナリサーチ)の基本と実装
二分探索(バイナリサーチ)とは二分探索は「半区間探索」「対数探索」「バイナリチョップ」とも呼ばれる検索アルゴリズムで、ソート済みの配列の中から目的の値が存在する位置を効率的に見つけ出します。基本的な仕組みは非常にシンプルです。まず、探したい値(ターゲット値)を配列の中央の要素と比較します。一致しなかった場合は、ターゲット値が存在し得ない半分を丸ごと排除し、残りの半分に対して同様の比較を繰り返します。この「中央との比較」と「範囲の絞り込み」を続け、ターゲット値が見つかるか、検索範囲が空になる(=配列にその値が存在しない)かのどちらかで処理が終了します。アイデア自体は簡単ですが、正しく実装するには