给你一棵二叉树的根节点 root
,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。
示例 1:
输入:root = [4,2,7,1,3,6,9]
输出:[4,7,2,9,6,3,1]
示例 2:
输入:root = [2,1,3]
输出:[2,3,1]
示例 3:
输入:root = []
输出:[]
提示:
- 树中节点数目范围在
[0, 100]
内 -100 <= Node.val <= 100
步骤1:问题定义与分析
问题性质
该问题要求翻转一棵二叉树,翻转的定义是将二叉树的左右子树交换。最终返回翻转后的二叉树。
输入输出
- 输入 :
- 一棵二叉树的根节点
root
。 - 树中节点数目范围在
[0, 100]
。 - 节点值范围在
[-100, 100]
。
- 一棵二叉树的根节点
- 输出 :
- 翻转后的二叉树的根节点。
边界条件
- 空树 :如果输入的树是空树(
root == nullptr
),直接返回空树。 - 单节点树:如果树只有一个节点,无需翻转,直接返回原树。
步骤2:解题思路与算法设计
翻转二叉树的核心操作是将每个节点的左子树 和右子树 交换,可以采用递归 或迭代的方式来实现。
递归法
- 基本思路 :
- 从根节点开始,递归地对左右子树进行翻转。
- 在每个节点,将其左右子树交换。
- 递归终止条件 :
- 如果当前节点为
nullptr
,直接返回。
- 如果当前节点为
- 处理逻辑 :
- 递归处理当前节点的左子树和右子树。
- 完成后,将左右子树交换。
迭代法
- 基本思路 :
- 使用栈或队列进行广度优先搜索(BFS)或深度优先搜索(DFS)。
- 对于每个访问的节点,交换其左右子树,并将其子节点加入栈或队列。
- 适用场景 :
- 当树的层级过深,递归可能会导致栈溢出,迭代方法更为安全。
算法复杂度
- 时间复杂度 :O(n)
- 每个节点访问一次,因此时间复杂度与节点数
n
成正比。
- 每个节点访问一次,因此时间复杂度与节点数
- 空间复杂度 :
- 递归方法:O(h),其中
h
为树的高度,递归栈的深度。 - 迭代方法:O(w),其中
w
为树的最大宽度,对应队列或栈的最大空间使用量。
- 递归方法:O(h),其中
步骤3:C++代码实现
步骤4:启发与优化
启发
- 递归的优势 :
- 代码简洁,适合树状结构问题。
- 通过递归自然地处理左右子树翻转,逻辑清晰。
- 迭代的必要性 :
- 在深度较大的树中,为避免栈溢出,可以考虑使用迭代方法。
- 时间与空间的权衡 :
- 对于二叉树翻转这类问题,递归和迭代的时间复杂度一致,选择方法取决于实际需求和树的规模。
优化潜力
- 避免冗余操作 :
- 通过尾递归优化,可以减少递归调用的开销。
- 并行处理 :
- 如果二叉树较大,可以利用多线程同时处理左右子树,进一步提升效率。
步骤5:实际生活中的应用
场景:图像处理中的镜像翻转
- 具体应用:在图像处理领域,许多操作需要将图像沿某个轴对称翻转。可以将图像像素点的分布用树结构表示,然后翻转该树。
- 实现方法 :
- 将图像分块,使用树状结构存储每块像素的信息。
- 使用翻转二叉树的算法对每块图像进行左右交换。
- 合并翻转后的结果生成新的图像。
- 具体实例:某些图像编辑器或滤镜功能中,快速实现水平镜像处理。
这种算法还可以用于其他需要结构对称的场景,如数据重构、镜像存储和对称加密等。