JZ58 对称的二叉树

本文介绍了如何判断一棵二叉树是否对称,通过递归的深度优先搜索(DFS)方法实现。对称二叉树的定义是,对于树中的任意两个对称节点,它们的值相等,且对应的左右子节点也对称。提供的解决方案包括对二叉树进行镜像操作,然后比较原树和镜像树的中序遍历结果是否相同,或者直接使用DFS判断两两对称节点的值和子节点对称性。该方法的时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(N)。

描述

请实现一个函数,用来判断一棵二叉树是不是对称的。注意,如果一个二叉树同此二叉树的镜像是同样的,定义其为对称的。

考镜像二叉树的话,JZ18就是二叉树的镜像,那么判断这个二叉树是不是等于镜像二叉树就可以啦?(只有5/10组用例通过QAQ)

class Solution:
    def Mirror(self, pRoot):
        if not pRoot:
            return None
        l, r = pRoot.left, pRoot.right
        pRoot.left = self.Mirror(r)
        pRoot.right = self.Mirror(l)
        return pRoot

    def inorder(self, pRoot):
        res = []
        if pRoot:
            res = self.inorder(pRoot.right)
            res.append(pRoot.data)
            res = res + self.inorder(pRoot.right)
        return res

    def isSymmetrical(self, pRoot):
        pRoot1 = self.Mirror(pRoot)
        Root1inorder = self.inorder(pRoot1)
        Rootinorder = self.inorder(pRoot)
        if Root1inorder == Rootinorder:
            return True
        else:
            return False

看官方题解:

来自https://blog.nowcoder.net/n/1b3dd5e6325e4d28a0df11ebe6e03ccd?f=comment

对称二叉树定义: 对于树中 任意两个对称节点 L 和 R ,一定有:
    L.val = R.val:即此两对称节点值相等。
    L.left.val = R.right.val :即 LL 的 左子节点 和 RR 的 右子节点 对称;
    L.right.val = R.left.val:即 LL 的 右子节点 和 RR 的 左子节点 对称。

如果是对称二叉树的话,证明树的结构肯定也是对称的,那么就找两两对称的结点,看他们的值相不相等。

 颜色相等的就是一对,dfs(l.left, r.right)。

class Solution:
    def isSymmetrical(self, pRoot):
        # write code here
        if not pRoot:
            return True
        def dfs(l, r):
            if not l and not r:
                return True
            if not l or not r:
                return False
            if l.val != r.val:
                return False
            # 递归左右子树
            return dfs(l.left, r.right) and dfs(l.right, r.left)
        return dfs(pRoot.left, pRoot.right)

时间复杂度O(N):其中 N 为二叉树的节点数量,每次执行 dfs() 可以判断一对节点是否对称,因此最多调用 N/2次 dfs() 方法

空间复杂度O(N):最差情况下,二叉树退化为链表,系统使用 O(N) 大小的栈空间

问题描述: 给定一棵二叉树和一个整数目标值,找出所有从根节点到叶子节点的路径,使得路径上的节点值之和等于目标值。 解题思路: 我们可以使用深度优先搜索(DFS)的思想来解决这个问题。具体步骤如下: 1. 定义一个列表path,用于存储当前的路径。 2. 递归遍历每个节点: a. 将当前节点添加到path中。 b. 如果当前节点是叶子节点且路径上的节点值之和等于目标值,则将当前路径添加到结果中。 c. 递归遍历当前节点的左子树和右子树。 d. 在递归结束后,将当前节点从path中移除,以便开始探索其他路径。 3. 返回结果列表,即所有路径和等于目标值的路径。 代码实现: ``` class Solution: def pathSum(self, root: TreeNode, targetSum: int) -> List[List[int]]: def dfs(node, path, target): if not node: return path.append(node.val) if not node.left and not node.right and sum(path) == target: res.append(path.copy()) dfs(node.left, path, target) dfs(node.right, path, target) path.pop() res = [] dfs(root, [], targetSum) return res ``` 以上代码中,我们定义了一个辅助函数dfs来进行递归遍历。在遍历的过程中,我们使用列表path来存储当前路径,如果路径上的节点值之和等于目标值,则将当前路径添加到结果列表res中。最后返回结果res。 时间复杂度分析: 假设二叉树的节点数为n,则时间复杂度为O(n),因为我们需要遍历每个节点一次。需要注意的是,在每个节点处,我们都会调用sum函数来计算当前路径的节点值之和,因此总的时间复杂度还需要考虑到sum函数的时间复杂度。
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