难度:简单
给你两棵二叉树的根节点 p
和 q
,编写一个函数来检验这两棵树是否相同。
如果两个树在结构上相同,并且节点具有相同的值,则认为它们是相同的。
示例 1:
输入:p = [1,2,3], q = [1,2,3]
输出:true
示例 2:
输入:p = [1,2], q = [1,null,2]
输出:false
示例 3:
输入:p = [1,2,1], q = [1,1,2]
输出:false
提示:
[0, 100]
内-10^4 <= Node.val <= 10^4
递归,先判断当前节点是否相等,先判断左子树是否相同,再判断右子树是否相同。优化:如果左子树不同则可直接返回,无需判断右子树,故分开判断。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
if (p == null && q == null) {
return true;
}
if (p == null || q == null || p.val != q.val) {
return false;
}
if (!isSameTree(p.left, q.left)) {
return false;
}
return isSameTree(p.right, q.right);
}
}
复杂度分析
时间复杂度:O(min(m,n)),其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点数。对两个二叉树同时进行广度优先搜索,只有当两个二叉树中的对应节点都不为空时才会访问到该节点,因此被访问到的节点数不会超过较小的二叉树的节点数。
空间复杂度:O(min(m,n)),其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点数。空间复杂度取决于队列中的元素个数,队列中的元素个数不会超过较小的二叉树的节点数。
两个二叉树相同,当且仅当两个二叉树的结构完全相同,且所有对应节点的值相同。因此,可以通过搜索的方式判断两个二叉树是否相同。
如果两个二叉树都为空,则两个二叉树相同。如果两个二叉树中有且只有一个为空,则两个二叉树一定不相同。
如果两个二叉树都不为空,那么首先判断它们的根节点的值是否相同,若不相同则两个二叉树一定不同,若相同,再分别判断两个二叉树的左子树是否相同以及右子树是否相同。这是一个递归的过程,因此可以使用深度优先搜索,递归地判断两个二叉树是否相同。
class Solution {
public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
if (p == null && q == null) {
return true;
} else if (p == null || q == null) {
return false;
} else if (p.val != q.val) {
return false;
} else {
return isSameTree(p.left, q.left) && isSameTree(p.right, q.right);
}
}
}
复杂度分析
时间复杂度:O(min(m,n)),其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点数。对两个二叉树同时进行广度优先搜索,只有当两个二叉树中的对应节点都不为空时才会访问到该节点,因此被访问到的节点数不会超过较小的二叉树的节点数。
空间复杂度:O(min(m,n)),其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点数。空间复杂度取决于队列中的元素个数,队列中的元素个数不会超过较小的二叉树的节点数。
也可以通过广度优先搜索判断两个二叉树是否相同。同样首先判断两个二叉树是否为空,如果两个二叉树都不为空,则从两个二叉树的根节点开始广度优先搜索。
使用两个队列分别存储两个二叉树的节点。初始时将两个二叉树的根节点分别加入两个队列。每次从两个队列各取出一个节点,进行如下比较操作。
如果搜索结束时两个队列同时为空,则两个二叉树相同。如果只有一个队列为空,则两个二叉树的结构不同,因此两个二叉树不同。
class Solution {
public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
if (p == null && q == null) {
return true;
} else if (p == null || q == null) {
return false;
}
Queue<TreeNode> queue1 = new LinkedList<TreeNode>();
Queue<TreeNode> queue2 = new LinkedList<TreeNode>();
queue1.offer(p);
queue2.offer(q);
while (!queue1.isEmpty() && !queue2.isEmpty()) {
TreeNode node1 = queue1.poll();
TreeNode node2 = queue2.poll();
if (node1.val != node2.val) {
return false;
}
TreeNode left1 = node1.left, right1 = node1.right, left2 = node2.left, right2 = node2.right;
if (left1 == null ^ left2 == null) {
return false;
}
if (right1 == null ^ right2 == null) {
return false;
}
if (left1 != null) {
queue1.offer(left1);
}
if (right1 != null) {
queue1.offer(right1);
}
if (left2 != null) {
queue2.offer(left2);
}
if (right2 != null) {
queue2.offer(right2);
}
}
return queue1.isEmpty() && queue2.isEmpty();
}
}
复杂度分析
时间复杂度:O(min(m,n)),其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点数。对两个二叉树同时进行广度优先搜索,只有当两个二叉树中的对应节点都不为空时才会访问到该节点,因此被访问到的节点数不会超过较小的二叉树的节点数。
空间复杂度:O(min(m,n)),其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点数。空间复杂度取决于队列中的元素个数,队列中的元素个数不会超过较小的二叉树的节点数。