学习对称二叉树的判别方法。
本质是比较两棵树(根节点的左右子树),遍历两个树并比较内侧和外侧的节点是否相等。
一棵树左右中遍历,一棵树右左中遍历。
递归法(熟悉)
//递归法
class Solution {
public:
bool compare(TreeNode* left, TreeNode* right) {
// 首先排除空节点的情况
if (left == NULL && right != NULL) return false;
else if (left != NULL && right == NULL) return false;
else if (left == NULL && right == NULL) return true;
// 排除了空节点,再排除数值不相同的情况
else if (left->val != right->val) return false;
// 此时就是:左右节点都不为空,且数值相同的情况
// 此时才做递归,做下一层的判断
bool outside = compare(left->left, right->right); // 左子树:左、 右子树:右
bool inside = compare(left->right, right->left); // 左子树:右、 右子树:左
bool isSame = outside && inside; // 左子树:中、 右子树:中 (逻辑处理)
return isSame;
}
bool isSymmetric(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return true;
return compare(root->left, root->right);
}
};
我们可以首先根据左右子树是否为空,排除掉简单的集中情况。
对于左右子树都不为空,再单独进行节点相等判断。
在迭代法中:
我们借助队列,判断节点是否相等。需要注意的是这不是层序遍历,而且仅仅通过一个容器来成对的存放我们要比较的元素,认识到这一点之后就发现:用队列,用栈,甚至用数组,都是可以的。
class Solution {
public:
bool isSymmetric(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return true;
queue que;
que.push(root->left); // 将左子树头结点加入队列
que.push(root->right); // 将右子树头结点加入队列
while (!que.empty()) { // 接下来就要判断这两个树是否相互翻转
TreeNode* leftNode = que.front(); que.pop();
TreeNode* rightNode = que.front(); que.pop();
if (!leftNode && !rightNode) { // 左节点为空、右节点为空,此时说明是对称的
continue;
}
// 左右一个节点不为空,或者都不为空但数值不相同,返回false
if ((!leftNode || !rightNode || (leftNode->val != rightNode->val))) {
return false;
}
que.push(leftNode->left); // 加入左节点左孩子
que.push(rightNode->right); // 加入右节点右孩子
que.push(leftNode->right); // 加入左节点右孩子
que.push(rightNode->left); // 加入右节点左孩子
}
return true;
}
};
求二叉树的最大深度。
前序遍历求深度,后序遍历求高度。而根节点的高度就是最大深度。
使用递归法,按照后序遍历求根节点的高度:(熟悉)
class solution {
public:
int getdepth(TreeNode* node) {
if (node == NULL) return 0;
int leftdepth = getdepth(node->left); // 左
int rightdepth = getdepth(node->right); // 右
int depth = 1 + max(leftdepth, rightdepth); // 中
return depth;
}
int maxDepth(TreeNode* root) {
return getdepth(root);
}
};
如果使用前序遍历,可以体现出深度回溯的过程:
class solution {
public:
int result;
void getdepth(TreeNode* node, int depth) {
result = depth > result ? depth : result; // 中
if (node->left == NULL && node->right == NULL) return ;
if (node->left) { // 左
depth++; // 深度+1
getdepth(node->left, depth);
depth--; // 回溯,深度-1
}
if (node->right) { // 右
depth++; // 深度+1
getdepth(node->right, depth);
depth--; // 回溯,深度-1
}
return ;
}
int maxDepth(TreeNode* root) {
result = 0;
if (root == NULL) return result;
getdepth(root, 1);
return result;
}
};
使用迭代法,层序遍历,最大深度就是二叉树的层数。(熟悉)
class solution {
public:
int maxDepth(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return 0;
int depth = 0;
queue que;
que.push(root);
while(!que.empty()) {
int size = que.size();
depth++; // 记录深度
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
}
return depth;
}
};
求二叉树最小深度。根节点到最近叶子节点的最短路径的节点数量。
特别注意是叶子节点,遇到左右孩子不为空的情况单独判断。
下面也是后续遍历的方式。
class Solution {
public:
int getDepth(TreeNode* node) {
if (node == NULL) return 0;
int leftDepth = getDepth(node->left); // 左
int rightDepth = getDepth(node->right); // 右
// 中
// 当一个左子树为空,右不为空,这时并不是最低点
if (node->left == NULL && node->right != NULL) {
return 1 + rightDepth;
}
// 当一个右子树为空,左不为空,这时并不是最低点
if (node->left != NULL && node->right == NULL) {
return 1 + leftDepth;
}
int result = 1 + min(leftDepth, rightDepth);
return result;
}
int minDepth(TreeNode* root) {
return getDepth(root);
}
};
前序遍历:
class Solution {
private:
int result;
void getdepth(TreeNode* node, int depth) {
// 函数递归终止条件
if (root == nullptr) {
return;
}
// 中,处理逻辑:判断是不是叶子结点
if (root -> left == nullptr && root->right == nullptr) {
res = min(res, depth);
}
if (node->left) { // 左
getdepth(node->left, depth + 1);
}
if (node->right) { // 右
getdepth(node->right, depth + 1);
}
return ;
}
public:
int minDepth(TreeNode* root) {
if (root == nullptr) {
return 0;
}
result = INT_MAX;
getdepth(root, 1);
return result;
}
};
迭代法:层序遍历
当左右孩子都为空时,遍历到最低点。
class Solution {
public:
int minDepth(TreeNode* root) {
if (root == NULL) return 0;
int depth = 0;
queue que;
que.push(root);
while(!que.empty()) {
int size = que.size();
depth++; // 记录最小深度
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
if (!node->left && !node->right) { // 当左右孩子都为空的时候,说明是最低点的一层了,退出
return depth;
}
}
}
return depth;
}
};
求二叉树的节点数量。
对于普通二叉树,递归写法为后序遍历。迭代法使用层序遍历记录节点数量。
//递归法
class Solution {
private:
int getNodesNum(TreeNode* cur) {
if (cur == NULL) return 0;
int leftNum = getNodesNum(cur->left); // 左
int rightNum = getNodesNum(cur->right); // 右
int treeNum = leftNum + rightNum + 1; // 中
return treeNum;
}
public:
int countNodes(TreeNode* root) {
return getNodesNum(root);
}
};
//迭代法
class Solution {
public:
int countNodes(TreeNode* root) {
queue que;
if (root != NULL) que.push(root);
int result = 0;
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
result++; // 记录节点数量
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
}
return result;
}
};
若为完全二叉树:
class Solution {
public:
int countNodes(TreeNode* root) {
if (root == nullptr) return 0;
TreeNode* left = root->left;
TreeNode* right = root->right;
int leftDepth = 0, rightDepth = 0; // 这里初始为0是有目的的,为了下面求指数方便
while (left) { // 求左子树深度
left = left->left;
leftDepth++;
}
while (right) { // 求右子树深度
right = right->right;
rightDepth++;
}
if (leftDepth == rightDepth) {
return (2 << leftDepth) - 1; // 注意(2<<1) 相当于2^2,所以leftDepth初始为0
}
return countNodes(root->left) + countNodes(root->right) + 1;
}
};
平衡二叉树
递归、后续遍历方法。
class Solution {
public:
// 返回以该节点为根节点的二叉树的高度,如果不是平衡二叉树了则返回-1
int getHeight(TreeNode* node) {
if (node == NULL) {
return 0;
}
int leftHeight = getHeight(node->left);
if (leftHeight == -1) return -1;
int rightHeight = getHeight(node->right);
if (rightHeight == -1) return -1;
return abs(leftHeight - rightHeight) > 1 ? -1 : 1 + max(leftHeight, rightHeight);
}
bool isBalanced(TreeNode* root) {
return getHeight(root) == -1 ? false : true;
}
};
二叉树的所有路径。
正式结合了递归和回溯。
class Solution {
private:
void traversal(TreeNode* cur, vector& path, vector& result) {
path.push_back(cur->val); // 中,中为什么写在这里,因为最后一个节点也要加入到path中
// 这才到了叶子节点
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) {
string sPath;
for (int i = 0; i < path.size() - 1; i++) {
sPath += to_string(path[i]);
sPath += "->";
}
sPath += to_string(path[path.size() - 1]);
result.push_back(sPath);
return;
}
if (cur->left) { // 左
traversal(cur->left, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
if (cur->right) { // 右
traversal(cur->right, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
}
public:
vector binaryTreePaths(TreeNode* root) {
vector result;
vector path;
if (root == NULL) return result;
traversal(root, path, result);
return result;
}
};