题目来源:AcWing 71. 二叉树的深度
题目描述:输入一棵二叉树的根结点,求该树的深度。从根结点到叶结点依次经过的结点(含根、叶结点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。
二叉树的深度 = 其左右子树深度的较大值 + 1,递归求解。
代码:
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution
{
public:
int treeDepth(TreeNode *root)
{
if (root == nullptr)
return 0;
return max(treeDepth(root->left), treeDepth(root->right)) + 1;
}
};
复杂度分析:
时间复杂度:O(height),其中 height 是二叉树的深度。
空间复杂度:O(1)。
题目来源:AcWing 72. 平衡二叉树
题目描述:输入一棵二叉树的根结点,判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意结点的左右子树的深度相差不超过 1,那么它就是一棵平衡二叉树。注意空树也是一棵平衡二叉树。
代码:
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution
{
public:
bool isBalanced(TreeNode *root)
{
if (root == nullptr)
return true;
if (abs(treeDepth(root->left) - treeDepth(root->right)) > 1)
return false;
return isBalanced(root->left) && isBalanced(root->right);
}
// 辅函数 - 计算二叉树的深度
int treeDepth(TreeNode *root)
{
if (root == nullptr)
return 0;
return max(treeDepth(root->left), treeDepth(root->right)) + 1;
}
};
复杂度分析:
时间复杂度:O(height),其中 height 是二叉树的深度。
空间复杂度:O(1)。
思路 1 的时间效率不高,因为一个会被重复遍历多次。
例如,在下面这个二叉树中:
我们首先判断根节点(节点 5)是不是平衡的。此时我们往函数 treeDepth 输入右子树的根节点(节点 11)时,需要遍历节点12、9。接下来判断节点 2 为根节点的子树是不是平衡树的时候,仍然会遍历节点12、9。
接下来我们寻找不需要重复遍历的算法。
如果我们用后序遍历的方式遍历二叉树的每个节点,那么在遍历一个节点之前已经遍历了它的左、右子树。
只要在遍历每个节点的时候记录它的深度,我们就可以一边遍历一边判断每个节点是不是平衡的。
代码:
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution
{
private:
bool balance = true;
public:
bool isBalanced(TreeNode *root)
{
if (root == nullptr)
return true;
treeDepth(root);
return balance;
}
// 辅函数 - 计算二叉树的深度
int treeDepth(TreeNode *root)
{
if (root == nullptr)
return 0;
int left = treeDepth(root->left), right = treeDepth(root->right);
if (abs(left - right) > 1)
balance = false;
return max(left, right) + 1;
}
};
复杂度分析:
时间复杂度:O(height),其中 height 是二叉树的深度。
空间复杂度:O(1)。