

若 root 是 p,q 的 最近公共祖先 ,则只可能为以下情况之一:
- p 和 q 在 root 的子树中,且分列 root 的 异侧(即分别在左、右子树中)
- p=root ,且 q 在 root 的左或右子树中;
- q=root ,且 p 在 root 的左或右子树中;
向下递归,向上回溯,首个同时包含 p 和 q 的节点为答案
在 DFS 回溯的过程中,每个节点都向它的父节点汇报情况:"我这棵子树里有没有发现 ppp 或者 qqq?"
- 如果我就是 ppp 或者 qqq,我直接把自己汇报上去。
- 如果我的左子树发现了,右子树也发现了,那我就是那个"首个同时包含"的最近公共祖先
- 如果只有一边发现了,我就把发现的那个ppp 或者 qqq,继续往上传。
- 都没发现?汇报 None。
python
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':
# 每个节点都向它的父节点汇报:"我这棵子树里有没有发现p、q?"
# 1. 终止条件:我没有子节点; or 我就是p、q
if not root or root==p or root==q:
return root
# 2. 我不是p、q,那我的左右子树是不是?向下递归
# Solution里的def A里调A: self.A
left = self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
right = self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q)
# 3. 向上回溯:根据子树的汇报结果做判断
# 情况 A:左右子树都汇报了结果(一个发现了 p,一个发现了 q)
# 说明当前节点就是最近公共祖先!
if left and right:
return root
# 情况 B:只有左子树汇报了结果
# 说明 p 和 q 都在左边,或者只找到了其中一个,先传上去再说
if left:
return left
# 情况 C:只有右子树汇报了结果
if right:
return right
# 情况 D:都没找到
return None
时间复杂度 O(N) :
在最坏的情况下(比如目标节点 ppp 或 qqq 不存在,或者它们是树中最深的叶子节点),我们需要遍历二叉树中的每一个节点。每个节点只会被访问一次。在每个节点上,我们只进行了常数时间的逻辑判断(判断是否等于 ppp、qqq,以及合并左右子树的汇报结果)。
空间复杂度 O(N) :
最坏情况:当二叉树退化成一个链表(高度 H=NH = NH=N)时,递归的深度会达到 NNN,此时系统栈需要 O(N)O(N)O(N) 的空间。
最好情况:当二叉树是完全平衡的,树的高度 H=logNH = \log NH=logN。此时递归深度最小,空间复杂度为 O(logN)O(\log N)O(logN)。