# Problem 255: Verify Preorder Sequence in Binary Search Tree

> <https://leetcode.com/problems/verify-preorder-sequence-in-binary-search-tree/>

![](https://1241747088-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Lpv9LvBSlFaukf_ALqh%2F-Lpv9NPw3Ji1X5Vk8CES%2F-Lpv9uz0kZE6hO_5OLst%2F255.png?generation=1569729532337360\&alt=media)

## 思路

![](https://1241747088-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Lpv9LvBSlFaukf_ALqh%2F-Lpv9NPw3Ji1X5Vk8CES%2F-Lpv9uz2DxB9USDjNrFP%2FverifyPreorder.png?generation=1569729532008954\&alt=media)

* 先看上面这个最简单的例子，一个是 BST tree，一个是 preorder 的序列，这俩基本上就可以完全地确定一个 tree。
* 观察 preorder 序列，当 curr node 比上一个 node 小的时候，我们可以确定目前我们在上一个 node 的左子树下面。反之如果变大的话，就在右子树。
* 我们可以用一个 stack 来维护这一过程。
* Stack 来解，时间复杂度 ：`O(n)`，空间复杂度： `O(n)`

```java
public class Solution {
    public boolean verifyPreorder(int[] preorder) {
        if (preorder == null || preorder.length == 0) {
            return true;
        }

        Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();
        int low = Integer.MIN_VALUE;
        for (int node : preorder) {
            if (node < low) {
                return false;
            }

            while (!stack.isEmpty() && node > stack.peek()) {
                low = stack.pop();
            }
            stack.push(node);
        }

        return true;
    }
}
```

* 优化：重复利用原来的数组，额外空间复杂度为 `O(1)`

```java
public class Solution {
    public boolean verifyPreorder(int[] preorder) {
        if (preorder == null || preorder.length == 0) {
            return true;
        }

        int low = Integer.MIN_VALUE;
        int i = -1;
        for (int node : preorder) {
            if (node < low) {
                return false;
            }

            while (i >= 0 && node > preorder[i]) {
                low = preorder[i--];
            }
            preorder[++i] = node;
        }

        return true;
    }
}
```