LeetCode-110. 平衡二叉树 (java)
一、前言:
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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:
示例 2:
示例 3:
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:
2、自底向上的递归法_AC 代码
具体算法代码实现如下:
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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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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