96. Unique Binary Search Trees

public class Solution {
    public int NumTrees(int n) {
        int[] G = new int[n + 1];
        G[0] = 1;
        G[1] = 1;
        for (int i = 2; i <= n; ++i) {
            for (int j = 1; j <= i; ++j) {
                G[i] += G[j - 1] * G[i - j];
            }
        }
        return G[n];
    }
}

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

// Auto-generated C++ draft from the C# solution. Review containers, LINQ and helper types before submit.
class Solution {
public:
    public int NumTrees(int n) {
        vector<int>& G = new int[n + 1];
        G[0] = 1;
        G[1] = 1;
        for (int i = 2; i <= n; ++i) {
            for (int j = 1; j <= i; ++j) {
                G[i] += G[j - 1] * G[i - j];
            }
        }
        return G[n];
    }
}

public class Solution {
    public int numTrees(int n) {
        int[] G = new int[n + 1];
        G[0] = 1;
        G[1] = 1;

        for (int i = 2; i <= n; ++i) {
            for (int j = 1; j <= i; ++j) {
                G[i] += G[j - 1] * G[i - j];
            }
        }
        return G[n];
    }
}

var numTrees = function (n) {
    let G = new Array(n + 1).fill(0);
    G[0] = 1;
    G[1] = 1;
    for (let i = 2; i <= n; i++) {
        for (let j = 1; j <= i; j++) {
            G[i] += G[j - 1] * G[i - j];
        }
    }
    return G[n];
};

class Solution:
    def numTrees(self, n: int) -> int:
        G = [0] * (n + 1)
        G[0], G[1] = 1, 1

        for i in range(2, n + 1):
            for j in range(1, i + 1):
                G[i] += G[j - 1] * G[i - j]

        return G[n]

func numTrees(n int) int {
    G := make([]int, n+1)
    G[0] = 1
    G[1] = 1

    for i := 2; i <= n; i++ {
        for j := 1; j <= i; j++ {
            G[i] += G[j-1] * G[i-j]
        }
    }

    return G[n]
}

Explanation

Algorithm

1️⃣

Задача состоит в том, чтобы рассчитать количество уникальных BST (бинарных деревьев поиска). Для этого мы можем определить две функции:

G(n): количество уникальных BST для последовательности длины n.

F(i, n): количество уникальных BST, где число i является корнем BST (1 ≤ i ≤ n).

Как видно, G(n) - это именно та функция, которая нам нужна для решения задачи.

2️⃣

Позднее мы увидим, что G(n) можно вывести из F(i, n), которая, в свою очередь, рекурсивно относится к G(n).

Следуя идее из раздела "Интуиция", мы видим, что общее количество уникальных BST G(n) равно сумме BST F(i, n) с перечислением каждого числа i (1 ≤ i ≤ n) в качестве корня. Таким образом,

G(n) = ∑ F(i, n) для i от 1 до n.

В частности, для базовых случаев есть только одна комбинация для построения BST из последовательности длиной 1 (только корень) или ничего (пустое дерево). То есть G(0) = 1, G(1) = 1.

3️⃣

Дана последовательность от 1 до n, мы выбираем число i из последовательности в качестве корня, тогда количество уникальных BST с указанным корнем, определенным как F(i, n), является декартовым произведением количества BST для его левого и правого поддеревьев, как показано ниже:

Например, F(3,7) - количество уникальных деревьев BST с числом 3 в качестве корня. Для построения уникального BST из всей последовательности [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] с 3 в качестве корня, мы должны построить поддерево из его левой подпоследовательности [1, 2] и другое поддерево из правой подпоследовательности [4, 5, 6, 7], а затем соединить их вместе (то есть декартово произведение). Теперь хитрость заключается в том, что мы можем рассматривать количество уникальных BST из последовательности [1,2] как G(2), и количество уникальных BST из последовательности [4, 5, 6, 7] как G(4). Для G(n) не имеет значения содержание последовательности, а только длина последовательности. Следовательно, F(3,7) = G(2)⋅G(4). Обобщая пример, мы можем вывести следующую формулу:

F(i, n) = G(i−1)⋅G(n−i)

Объединяя формулы (1), (2), мы получаем рекурсивную формулу для G(n), то есть

G(n) = ∑ G(i−1)⋅G(n−i) для i от 1 до n.

Чтобы вычислить результат функции, мы начинаем с меньшего числа, так как значение G(n) зависит от значений G(0)...G(n−1).

😎