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今天项目终于结题了，哇，熬了一晚上的夜，夜都被熬熟了，结题撒花，中午休息了下，下午继续卷起来呀，小伙伴们一起来。刷题不止，拒绝❌内卷，从我做起，哈哈哈，坚持吧！～

每天进步一点点，就已经很棒很棒了，坚持坚持，不要太累，拒绝内卷，从每日一练开始，每天十分钟，快乐生活一辈子！疫情依旧反复，大家带好口罩啊~ 继续继续，来，今天和车神哥一起来提升自己的Python编程和面试能力吧，刷天梯~

放上我拍的Photo吧！~ 今天喝了 luckin coffee

每日推荐一首歌：ゆうべは俺が悪かった

以下为我的天梯积分规则：

每日至少一题：一题积分+10分
若多做了一题（或多一种方法解答），则当日积分+20分（+10+10）
若做了三道以上，则从第三题开始算+20分（如：做了三道题则积分-10+10+20=40；做了四道题则积分–10+10+20+20=60）

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初始分为100分
若差一天没做题，则扣积分-10分（周六、周日除外注：休息）
坚持！！！

初级算法

刷题目录

链表

题干

给你一个二叉树的根节点 root ，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。

有效 二叉搜索树定义如下：

• 节点的左子树只包含 小于 当前节点的数。
• 节点的右子树只包含 大于 当前节点的数。
• 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。

示例 1：

输入：root = [2,1,3]
输出：true

示例2：

输入：root = [5,1,4,null,null,3,6]
输出：false
解释：根节点的值是 5 ，但是右子节点的值是 4 。

提示：

• 树中节点数目范围在[1, 10^4] 内
• -2^31 <= Node.val <= 2^31 - 1

中序遍历

分析：

可能由读者不知道中序遍历是什么，我们这里简单提及一下，中序遍历是二叉树的一种遍历方式，它先遍历左子树，再遍历根节点，最后遍历右子树。而我们二叉搜索树保证了左子树的节点的值均小于根节点的值，根节点的值均小于右子树的值，因此中序遍历以后得到的序列一定是升序序列。（引用自了力扣原始解释，这个解释很通透！）

class Solution:    def isValidBST(self, root: TreeNode) -> bool:  		if not root:            return True                prev = None         stack = []        while stack or root:            while root:                stack.append(root)                root = root.left            root = stack.pop()            # 若中序遍历得到的节点的值小于前一个值prev，那么就说明不是二叉搜索树，返回False            if prev and root.val <= prev.val:                return False                # 保存上一节点            prev = root            root = root.right        return True

这个速度超级快，超过100%！！！

思路很不错！！！多多练习

二叉树搜索（递归）

有大佬分析的很透彻，来看下面的图

注意6这个节点不光要小于15而且还要大于10，所以这里的每一个节点都是有一个范围的。这里我们来给每个节点添加一个范围，如果不在这个范围之内直接返回false，比如6的范围是(10,15)，很明显他不在这个范围内，所以他不是二叉搜索树。下面方法可能不完全按照上面解释一致。

class Solution:    prev = None  # 用于记录前一个节点    def isValidBST(self, root: TreeNode) -> bool:        if not root:            return True        # 从左开始递归        if not self.isValidBST(root.left):            return False        # 判断前一节点是否大于当前        if self.prev is not None and self.prev.val >= root.val:            return False        # 保存前个节点        self.prev = root        # 右边递归        if not self.isValidBST(root.right):            return False        return True

增加上下界的写法：

class Solution:    def isValidBST(self, root: TreeNode) -> bool:    # 递归并引入上界，下界来判断是否有效的二叉搜索树		def chesh(node, min_val = float("-inf"), max_val = float("inf")) -> bool:            if not node:                return True            #每个节点如果超过这个范围，直接返回false,设置出口            if node.val <= min_val or node.val >= max_val:                return False            #这里再分别以左右两个子节点分别判断            #左子树范围的最小值是minVal，最大值是当前节点的值，也就是root的值，因为左子树的值要比当前节点小		            #右子数范围的最大值是maxVal，最小值是当前节点的值，也就是root的值，因为右子树的值要比当前节点大            return chesh(node.left, min_val, node.val) and chesh(node.right, node.val, max_val)        return chesh(root)

复现大佬的Java代码。

今天到这吧，加油❤

Reference

作者：力扣 (LeetCode)
链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/xnarn7/
来源：力扣（LeetCode）

作者：数据结构和算法
链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/xnd69e/?discussion=1Pu6Hw
来源：力扣（LeetCode）

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