165.二叉树:对称二叉树(力扣)

代码解决

cpp 复制代码
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool compare(TreeNode* left, TreeNode* right)
    {
        // 两个子节点都为空,说明是对称的
        if (left == nullptr && right == nullptr) return true;
        // 只有一个子节点为空,说明不对称
        if (left == nullptr || right == nullptr) return false;
        // 两个子节点的值不相等,说明不对称
        if (left->val != right->val) return false;

        // 递归比较外侧和内侧节点
        bool outside = compare(left->left, right->right);
        bool inside = compare(left->right, right->left);

        // 只有外侧和内侧都对称,整个树才对称
        return outside && inside;
    }

    bool isSymmetric(TreeNode* root) 
    {
        // 空树是对称的
        if (root == nullptr) return true;
        // 检查左右子树是否对称
        return compare(root->left, root->right);
    }
};
  1. 定义一个比较函数 compare,它接受两个 TreeNode* 类型的参数,代表要比较的两个子节点。
  2. compare 函数中,首先检查两个子节点是否都为空,如果是,则返回 true
  3. 如果只有一个子节点为空,则返回 false
  4. 如果两个子节点的值不相等,则返回 false
  5. 递归地调用 compare 函数来比较外侧节点(左子节点的左子节点和右子节点的右子节点)和内侧节点(左子节点的右子节点和右子节点的左子节点)。
  6. 如果外侧和内侧节点都对称,则返回 true,否则返回 false
  7. isSymmetric 函数中,首先检查根节点是否为空,如果是,则返回 true
  8. 调用 compare 函数来比较根节点的左子树和右子树是否对称。

这个算法的时间复杂度是 O(n),因为每个节点都会被访问一次,其中 n 是树中节点的数量。空间复杂度也是 O(n),因为需要存储递归调用的栈。

相关推荐
测试老哥1 小时前
接口测试的测试用例应该怎么写?
自动化测试·软件测试·python·测试工具·职场和发展·测试用例·接口测试
huang5791471 小时前
哈希算法的抗碰撞机制与安全性增强策略4
算法
林浩杨_2 小时前
SIGIR 2026|南京大学:Video-GAR:“通过生成 Query 来验证视频语义理解”的生成增强范式
论文阅读·人工智能·算法
CC数分2 小时前
2026年HRBP岗位硬性要求和加分项
面试·职场和发展·数据分析
Elsa️7462 小时前
算法一周刷题总结
c++·算法
小小程序猴13 小时前
深圳乘路资讯AI培训怎么样?课程靠谱吗?——一套课程可信度评估模型与实证分析
人工智能·算法
云上先途3 小时前
标签化服务适合哪些人?常见适用场景一次讲清
大数据·人工智能·算法·音视频
彧azz3 小时前
DFS与BFS:图遍历的两大核心算法
数据结构·学习·算法·深度优先·广度优先
Tisfy3 小时前
LeetCode 0836.矩形重叠:xy两方向分别看
数学·leetcode·题解·模拟
宣宣猪的小花园.4 小时前
【机器学习】损失函数与梯度下降:机器如何通过“犯错”不断变好
人工智能·算法·机器学习