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LeetCode-110. 平衡二叉树 (java)

作者:bug菌
  • 2022 年 7 月 16 日
  • 本文字数:2939 字

    阅读完需:约 10 分钟

LeetCode-110. 平衡二叉树(java)

​一、前言:

👨‍🎓作者:bug 菌

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二、题目描述:

题目:

        给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。

        本题中,一棵高度平衡二叉树定义为:一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 。

具体请看如下示例:

示例 1:


输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]输出:true
复制代码

示例 2:


输入:root = [1,2,2,3,3,null,null,4,4]输出:false
复制代码

示例 3:

输入:root = []输出:true
复制代码

提示:

  • 树中的节点数在范围 [0, 5000] 内

  • -104 <= Node.val <= 104

题目来源:LeetCode官网


题目难度:⭐⭐

三、思路分析:

       根据本题对平衡二叉树的定义:如果二叉树的每个节点的左右子树的高度差的绝对值不超过 1,则是平衡二叉树。根据题目定义,解题思路如涌泉般喷发,老规矩,递归破题(若一棵二叉树是平衡二叉树,必须满足其所有子树也都是平衡二叉树才行),且递归的顺序可以是自顶向下或者自底向上,如上两种递归顺序我都给大家讲解一下。

方法一:自顶向下的递归

       自顶向下顺序,这做法就类似于二叉树的前序遍历,即对于当前遍历到的节点:

  • 首先计算左右子树的高度,如果左右子树的高度差是否不超过 1,

  • 再分别递归地遍历左右子节点,并判断左子树和右子树是否平衡。

方法二:自底向上的递归

       方法一递归顺序是自顶向下,因此对于同一个节点,函数 height 会被重复调用,导致时间复杂度较高。如果使用自底向上的做法,则对于每个节点,函数 height 就只会被调用一次。

而自底向上递归的做法就类似于后序遍历,即对于当前遍历到的节点:

  • 先递归地判断其左右子树是否平衡。

  • 再判断以当前节点为根的子树是否平衡。

  • 如果一棵子树是平衡的,则返回其高度(高度一定是非负整数),否则返回 -1。

  • 如果存在一棵子树不平衡,则整个二叉树一定不平衡。 

​​四、算法实现:

1、自顶向下的递归法_AC 代码

具体算法代码实现如下:

class Solution {    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
//依次至上而下递归,分别判断平衡情况 if (root == null){ return true; }
//left表示root的左子树的最大深度 int left = depth(root.left);
//right表示root的右子树的最大深度 int right = depth(root.right);
//得判断每一个树都是平衡的 if (!isBalanced(root.left) || !isBalanced(root.right)){ return false; }
//返回两树深度的绝对值 return Math.abs(left - right) > 1 ? false : true; }
//depth方法的功能:给定任意二叉树节点,求该树的最大深度 public int depth(TreeNode root) { if (root == null) { return 0; } return Math.max(depth(root.left), depth(root.right)) + 1; }}
复制代码

2、自底向上的递归法_AC 代码

具体算法代码实现如下:

class Solution {    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
//只要不存在不平衡的子树,则整个树平衡 return depth(root) != -1; }
//递归求解每个子二叉树的平衡性,一旦有不平衡的,递归向上返回-1,结束判断。 public int depth(TreeNode root) { if (root == null) { return 0; } //计算左节点的深度 int left = depth(root.left); //计算右节点深度 int right = depth(root.right);
//如果本层根节点的二叉树不平衡则返回-1,如果其子树不平衡一样 if (Math.abs(left - right) > 1 || left == -1 || right == -1) { return -1; } return Math.max(left, right) + 1; }}
复制代码

五、总结:

1、自顶向下的递归法之 leetcode 提交运行结果截图如下:

复杂度分析:

  • 时间复杂度:O(n^2),其中 n 是二叉树中的节点个数。

  • 空间复杂度:O(n),其中 n 是二叉树中的节点个数。空间复杂度主要取决于递归调用的层数,递归调用的层数不会超过 n。

2、自底向上的递归法之 leetcode 提交运行结果截图如下:

复杂度分析:

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是二叉树中的节点个数。使用自底向上的递归,每个节点的计算高度和判断是否平衡都只需要处理一次,最坏情况下需要遍历二叉树中的所有节点,因此时间复杂度是 O(n)。

  • 空间复杂度:O(n),其中 n 是二叉树中的节点个数。空间复杂度主要取决于递归调用的层数,递归调用的层数不会超过 n。

       综上,可得递归顺序选取的方向决定你的复杂度,至底向上递归时间复杂度只需要 O(n),就因为每个节点的计算高度和判断只需要处理一次,而至顶向下是每一次递归都对同一节点进行了一次判断处理。很显然嘛,思路可以学,不能局限。

       再者,解题道路千万条,欢迎小伙伴们脑洞大开,如果你们有啥更好的想法或者思路,欢迎评论区告诉我哦,大家一起互相借鉴互相学习,方能成长的更快。

       好啦,以上就是本期的所有内容啦,咱们下期见咯。

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七、文末:

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        一个人刷可能会觉得很累很难坚持,但是一群人刷就会觉得它是一件很有意义的事儿,互相督促互相鼓励,一起变强。

       我是 bug 菌,一名想走👣出大山改变命运的程序猿。接下来的路还很长,都等待着我们去突破、去挑战。来吧,小伙伴们,我们一起加油!未来皆可期,fighting!

最后送大家两句话,与诸君共勉!


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