110. Balanced Binary Tree

本文探讨了如何判断一棵二叉树是否为高度均衡的二叉树,并通过递归算法给出了正确的实现方式。

Description:
Given a binary tree, determine if it is height-balanced.
For this problem, a height-balanced binary tree is defined as a binary tree in which the depth of the two subtrees of every node never differ by more than 1.
分析:给你一个二叉树,判断它是否为高度均衡的二叉树。对于这个问题,高度均衡的二叉树定义就是任意一个节点的两棵子树深度差不会超过1。
我最开始的错误理解是,二叉树的叶子深度差不超过1,于是我设置了一个max_depth和一个min_depth的变量来记录树的所有叶子所在深度的最大值和最小值。代码如下:

/**
 * 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;

        int max = INT_MIN, min = INT_MAX, depth = 0;

        findDepth(root, max, min, depth);

        return (max - min) <= 1;
    }

    void findDepth(TreeNode* root, int& max, int& min, int depth)
    {
        if(root == nullptr)
        {
            max = (max > depth) ? max : depth;
            min = (min < depth) ? min : depth;
            return;
        }
        depth = depth + 1;
        findDepth(root->left, max, min, depth);
        findDepth(root->right, max, min, depth);
    }
};

提交之后,测试用例出错的是下面这个:
这里写图片描述
其中,最右边的3和最左边的5的深度差已经有2了,用我的理解的代码算出来是false的,但是实际上它是可以通过的。

正确的理解是二叉树任何一个节点的两个子树,他们的深度差不超过1,对于节点1来说,左子树为5,右子树为4,符合要求;并且对于左子树来说,他的左子树比右子树也只大1;右子树亦然。这就是典型的分治思想,用递归解决非常简单。

/**
 * 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;

        int differ = abs(findDepth(root->left, 1)
                    - findDepth(root->right, 1));

        return (differ < 2) && isBalanced(root->left)
                && isBalanced(root->right);
    }

    int findDepth(TreeNode* root, int depth)
    {
        if(root == nullptr)
            return depth;

        return max(findDepth(root->left, depth), 
              findDepth(root->right, depth)) + 1;
    }
};

【你必须非常努力 才能看起来毫不费力】

### Height-Balanced Binary Tree 与 Self-Balanced Binary Tree 的区别 **Height-Balanced Binary Tree** 是一种二叉树,其定义为:对于树中的每个节点,其左右子树的深度之差不超过1。这种平衡性确保了树的整体高度保持在 $ O(\log n) $ 级别,从而保证了查找、插入和删除操作的时间复杂度接近最优。例如,在 LeetCode 题目中,判断一棵二叉树是否是高度平衡的通常涉及递归计算每个节点的左右子树深度,并检查它们的差异[^1]。 **Self-Balanced Binary Tree** 则是一个更广泛的概念。它不仅要求树的高度平衡,还要求在进行插入或删除操作后,树能够通过特定的旋转操作(如左旋、右旋)自动恢复平衡。常见的自平衡二叉搜索树包括 AVL 树 和 红黑树(Red-Black Tree)。AVL 树是一种特殊的高度平衡二叉搜索树,其每个节点的左子树和右子树的高度差最多为1,并且所有操作(插入、删除)都会维持这一性质;而红黑树则通过颜色规则来保证树的大致平衡,虽然它的高度可能略高于 AVL 树,但其插入和删除操作的性能更好[^3]。 #### 关键区别 1. **定义上的区别**: - Height-Balanced Binary Tree 只要求任意节点的左右子树深度差不超过1。 - Self-Balanced Binary Tree 不仅要求高度平衡,还需要支持动态操作(插入、删除)后的自动平衡维护。 2. **应用场景**: - Height-Balanced Binary Tree 通常用于静态结构或不需要频繁更新的场景。 - Self-Balanced Binary Tree 更适合需要频繁插入和删除的动态数据结构,例如数据库索引和语言标准库中的有序集合。 3. **实现机制**: - Height-Balanced Binary Tree 的实现较为简单,只需检查每个节点的子树深度差即可。 - Self-Balanced Binary Tree(如 AVL 树)则需要额外的旋转操作来维持平衡,例如 AVL 树的单旋转和双旋转[^3]。 4. **性能特性**: - 在查找操作较多的情况下,Height-Balanced Binary Tree 和 Self-Balanced Binary Tree 的性能相近。 - 在插入和删除操作较多的情况下,Self-Balanced Binary Tree(如红黑树)通常表现更好,因为它们的平衡策略减少了旋转的次数。 ### 示例代码:AVL 树的插入操作 以下是一个 AVL 树的插入操作示例,展示了如何通过旋转保持树的平衡: ```cpp struct Node { int key; Node *left; Node *right; int height; }; int height(Node *N) { if (N == NULL) return 0; return N->height; } Node* newNode(int key) { Node* node = new Node(); node->key = key; node->left = NULL; node->right = NULL; node->height = 1; return node; } Node* rightRotate(Node *y) { Node *x = y->left; Node *T2 = x->right; x->right = y; y->left = T2; y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1; x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1; return x; } Node* leftRotate(Node *x) { Node *y = x->right; Node *T2 = y->left; y->left = x; x->right = T2; x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1; y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1; return y; } int getBalance(Node *N) { if (N == NULL) return 0; return height(N->left) - height(N->right); } Node* insert(Node* node, int key) { if (node == NULL) return newNode(key); if (key < node->key) node->left = insert(node->left, key); else if (key > node->key) node->right = insert(node->right, key); else return node; node->height = 1 + max(height(node->left), height(node->right)); int balance = getBalance(node); if (balance > 1 && key < node->left->key) return rightRotate(node); if (balance < -1 && key > node->right->key) return leftRotate(node); if (balance > 1 && key > node->left->key) { node->left = leftRotate(node->left); return rightRotate(node); } if (balance < -1 && key < node->right->key) { node->right = rightRotate(node->right); return leftRotate(node); } return node; } ```
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