目录

• 题目
• 关键词
• 代码

题目

给你一个 二叉搜索树 的根节点 root ，和一个由正整数组成、长度为 n 的数组 queries 。

请你找出一个长度为 n 的 二维 答案数组 answer ，其中 answer[i] = [mini, maxi] ：

• mini 是树中小于等于 queries[i] 的 最大值 。如果不存在这样的值，则使用 -1 代替。
• maxi 是树中大于等于 queries[i] 的 最小值 。如果不存在这样的值，则使用 -1 代替。

返回数组 answer 。

示例 1 ：

输入：root = [6,2,13,1,4,9,15,null,null,null,null,null,null,14], queries = [2,5,16]
输出：[[2,2],[4,6],[15,-1]]
解释：按下面的描述找出并返回查询的答案：
- 树中小于等于 2 的最大值是 2 ，且大于等于 2 的最小值也是 2 。所以第一个查询的答案是 [2,2] 。
- 树中小于等于 5 的最大值是 4 ，且大于等于 5 的最小值是 6 。所以第二个查询的答案是 [4,6] 。
- 树中小于等于 16 的最大值是 15 ，且大于等于 16 的最小值不存在。所以第三个查询的答案是 [15,-1] 。

示例 2 ：

输入：root = [4,null,9], queries = [3]
输出：[[-1,4]]
解释：树中不存在小于等于 3 的最大值，且大于等于 3 的最小值是 4 。所以查询的答案是 [-1,4] 。

提示：

• 树中节点的数目在范围 [2, 105] 内
• 1 <= Node.val <= 106
• n == queries.length
• 1 <= n <= 105
• 1 <= queries[i] <= 106

关键词

二叉搜索树
二叉搜索树的中序遍历得到的内容是升序把这个内容赋给dat。所以在这里就变成了从dat种找queries[i]的answer[i]，为了加快搜索速度，可以用二分搜索。

代码

/*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {*     int val;*     TreeNode left;*     TreeNode right;*     TreeNode() {}*     TreeNode(int val) { this.val = val; }*     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {*         this.val = val;*         this.left = left;*         this.right = right;*     }* }*/
class Solution {List dat = new ArrayList<>();public List> closestNodes(TreeNode root, List queries) {dfs(root);List> res = new ArrayList();for (int i = 0; i < queries.size(); ++i) {int v = queries.get(i);int index = binarySearch(v);List r = new ArrayList();if (index < 0) {r.add(-1);r.add(-1);} else {if (dat.get(index) == v) {r.add(v);r.add(v);} else if (dat.get(index) < v) {r.add(dat.get(index));r.add(-1);} else if (dat.get(index) > v){int k = index - 1;if (k >= 0) {r.add(dat.get(k));} else {r.add(-1);}r.add(dat.get(index));}}res.add(r);}return res;}private int binarySearch(int val) {int l = 0, r = dat.size() - 1;while (l < r) {int mid = l + r >> 1;if (dat.get(mid) >= val) r = mid;else l = mid + 1;}return r;}private void dfs(TreeNode root) {if (root == null) return;dfs(root.left);dat.add(root.val);dfs(root.right);}
}