【Java--数据结构】二叉树oj题(上)

前言

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判断是否是相同的树

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要判断树是否一样,要满足3个条件

  • 结构 和 值 一样
  • 左子树的结构和值一样
  • 右子树的结构和值一样

所以就可以总结以下思路:

  1. 一个为空,一个不为空--》一定不相同
  2. 两个都为空--》 相同
  3. 都不为空 ,但值不一样--》一定不相同
  4. 最后递归判断 左子树和右子树都要相同--》两棵树相同

其中该题的时间复杂度为O(min(m,n)),也就是取m和n中最小值(假设p的节点数为m个,q的节点数为n个)

public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
        //一个为空,一个不为空
        if(p!=null&&q==null||p==null&&q!=null){
            return false;
        }
        //此时要么两个都为空,要么都不为空
        if(p==null&&q==null){
            return true;
        }
        //都不为空
        if(p.val!=q.val){
            return false;
        }
        //此时两个都不为空,val值也一样,说明根节点相同
        //判断左右树是否相同
        return isSameTree(p.left,q.left)&&isSameTree(p.right,q.right);

另一棵树的子树

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当两颗树相同时,也属于子树

所以步骤如下

  1. 判断是不是两颗相同的树
  2. 若不是,有可能是子树的子树
  3. 也有可能是子树的子树

其中该题的时间复杂度为m*n (假设root有n个节点,subRoot有m个节点),原因是root的每一个节点都要和subRoot的节点比对

    public boolean isSubtree(TreeNode root, TreeNode subRoot) {
        //因为root要递归,递归到后面root可能为空
        if(root==null){
            return false;
        }
        //两颗树相同时,成立
        if(isSameTree(root,subRoot)){
            return true;
        }
        //判断root的左子树和subRoot
        if(isSubtree(root.left,subRoot)){
            return true;
        }
        //判断root的右子树和subRoot
        if(isSubtree(root.right,subRoot)){
            return true;
        }
        return false;

    }

        public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
        //一个为空,一个不为空
        if(p!=null&&q==null||p==null&&q!=null){
            return false;
        }
        //此时要么两个都为空,要么都不为空
        if(p==null&&q==null){
            return true;
        }
        //都不为空
        if(p.val!=q.val){
            return false;
        }
        //此时两个都不为空,val值也一样,说明根节点相同
        //判断左右树是否相同
        return isSameTree(p.left,q.left)&&isSameTree(p.right,q.right);

    }

翻转二叉树

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让root的左节点和右节点交换,再递归遍历root.left和root.right使左子树和右子树都翻转。

代码优化:若只有一个根节点(左右子树都为空),直接返回;减少了递归和交换的次数

    public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
        if(root==null){
            return null;
        }
        //代码优化部分******减少一些递归和交换的次数
        if(root.left==null&&root.right==null){
            return root;
        }
        //          ******
        TreeNode ret=root.left;
        root.left=root.right;
        root.right=ret;
        invertTree(root.left);
        invertTree(root.right);
        return root;
    }

判断一颗二叉树是否是平衡二叉树

平衡二叉树 是指该树所有 节点的左右子树的深度相差不超过 1

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判断步骤:

当前root的 左子树 和 右子树的高度差<=1

同时满足root的左 右子树平衡

其中该题的时间复杂度为O(n^2)

    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
        if(root==null) return true;
        int leftH=maxDepth(root.left);
        int rightH=maxDepth(root.right);

        return Math.abs(leftH-rightH)<=1
        &&isBalanced(root.left)
        &&isBalanced(root.right);
    }
    public int maxDepth(TreeNode root){
        if(root==null){
            return 0;
        }
        int leftH=maxDepth(root.left);
        int rightH=maxDepth(root.right);
        return leftH>rightH?leftH+1:rightH+1;
    }

代码优化,使得时间复杂度变为O(n)

    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
        if(root==null) return true;
        return maxDepth(root)>=1;
    }
    public int maxDepth(TreeNode root){
        if(root==null){
            return 0;
        }
        int leftH=maxDepth(root.left);
        if(leftH<0){
            return -1;
        }
        int rightH=maxDepth(root.right);
        if(rightH<0){
            return -1;
        }
        if(Math.abs(leftH-rightH)<=1){
            return leftH>rightH?leftH+1:rightH+1;
        }else{
            return -1;
        }

    }

第三种写法

    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
        if(root==null) return true;
        return maxDepth(root)>=1;
    }
    public int maxDepth(TreeNode root){
        if(root==null){
            return 0;
        }
        int leftH=maxDepth(root.left);
        // if(leftH<0){
        //     return -1; 
        // }
        int rightH=maxDepth(root.right);
        // if(rightH<0){
        //     return -1;
        // }
        if(leftH>=0&&rightH>=0
        &&Math.abs(leftH-rightH)<=1){
            return Math.max(leftH,rightH)+ 1;
        }else{
            return -1;
        }
    }
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