मान लीजिए कि हमारे पास एक बाइनरी सर्च ट्री है। हमें उस BST में Kth सबसे छोटा तत्व खोजना है। तो अगर पेड़ जैसा है -
तो अगर हम तीसरा सबसे छोटा तत्व खोजना चाहते हैं, तो k =3, और परिणाम 7 होगा।
इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे -
- नोड्स नामक एक खाली सूची बनाएं
- कॉल सॉल्व (रूट, नोड्स)
- रिटर्न k - नोड्स का पहला तत्व
- समाधान विधि बनाई गई है, यह रूट और नोड्स सरणी लेता है, यह निम्नानुसार काम करेगा -
- यदि रूट शून्य है, तो वापस आएं
- समाधान (रूट के बाएं, नोड्स)
- नोड्स ऐरे में रूट का मान जोड़ें
- समाधान (रूट का अधिकार, नोड्स)
आइए बेहतर समझ पाने के लिए निम्नलिखित कार्यान्वयन देखें -
उदाहरण
class TreeNode: def __init__(self, data, left = None, right = None): self.data = data self.left = left self.right = right def insert(temp,data): que = [] que.append(temp) while (len(que)): temp = que[0] que.pop(0) if (not temp.left): temp.left = TreeNode(data) break else: que.append(temp.left) if (not temp.right): temp.right = TreeNode(data) break else: que.append(temp.right) def make_tree(elements): Tree = TreeNode(elements[0]) for element in elements[1:]: insert(Tree, element) return Tree class Solution(object): def kthSmallest(self, root, k): nodes = [] self.solve(root,nodes) return nodes[k-1] def solve(self, root,nodes): if root == None: return self.solve(root.left,nodes) nodes.append(root.data) self.solve(root.right,nodes) ob1 = Solution() tree = make_tree([10,5,15,2,7,13]) print(ob1.kthSmallest(tree, 3))
इनपुट
[10,5,15,2,7,13] 3
आउटपुट
7