39.平衡二叉树

本文介绍了一种通过递归方式判断二叉树是否平衡的方法。通过对叶子节点到根节点的深度进行比较,若左右子树深度差超过1则认为不平衡。提供了两种实现方式,并对比了它们的效率。

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题目描述

输入一棵二叉树,判断该二叉树是否是平衡二叉树。


思路:平衡二叉树只满足树的平衡,但它不一定是排好序的二叉搜索树,因此在这里可以采用递归的方式,从叶子结点向根节点搜索,若发现有父节点的左右节点深度相差大于1,则返回false,若无则返回true,继续遍历,知道达到根节点。


代码:

class Solution {
public:
    bool IsBalanced_Solution(TreeNode* pRoot) {
        int depth = 0;
        return getDepth(pRoot, depth);
    }
    bool getDepth(TreeNode* root, int& depth) {
        if(root == NULL) return true;
        int left = 0;
        int right = 0;
        if(getDepth(root->left, left) && getDepth(root->right, right)) {
            int dif = left - right;
            if(dif < -1 || dif > 1) {
                return false;
            }
            depth = max(left, right) + 1;
            return true;
        }
        return false;
    }
};
以上方法是经过优化的,我最开始想到的方法是,结合getDepth()函数,在递归求解数的深度的时候,判断是否产生不平衡的情况,若是则修改全局变量isBalance为false,递归完后返回全局变量isBalance即可。
该方法的缺点在于,在已找到非平衡情况后,仍需要继续递归并判断,很明显这样代码执行起来速度更慢。

原始代码:

class Solution {
public:
    bool isBalance = true;
    bool IsBalanced_Solution(TreeNode* pRoot) {
        int x = getDepth(pRoot);
        return isBalance;
    }
    int getDepth(TreeNode* root) {
        if(root == NULL) return 0;
        int left = getDepth(root->left);
        int right = getDepth(root->right);
        if(abs(left - right) > 1)
            isBalance = false;
        return max(left, right)+1;
    }
};


平衡二叉树(如AVL树、红黑树等)是一类特殊的二叉搜索树,它们的关键特性包括: 1. **高度平衡**:在平衡二叉树中,任何一个节点的两个子树的高度差最多为1。这种平衡使得查找、插入和删除操作的时间复杂度保持在O(log n)左右,其中n是树中节点的数量。 2. **旋转操作**:为了维持平衡,当插入或删除一个节点可能导致不平衡时,平衡二叉树通过旋转操作(左旋或右旋)来调整结构。比如,在AVL树中,如果某个节点的左子树比右子树高两层,就需要进行一次右旋操作。 3. **递归定义**:平衡二叉树通常采用递归的方式来描述其结构。例如,AVL树的定义是所有节点满足两个条件:左子树的高度减去1小于等于右子树的高度,以及右子树的高度减去1也小于等于左子树的高度。 4. **自平衡**:这意味着在任何时刻,无论从哪个节点开始向下遍历,左子树和右子树的高度之差都是有限的。这保证了即使大量插入或删除操作后,仍然能保持较好的性能。 5. **查找、插入和删除的稳定性**:虽然平衡二叉树的操作需要维护平衡,但这些操作的平均时间复杂度是恒定的,因此在大规模数据下仍能提供高效的服务。 6. **插入和删除后的更新**:当对一棵平衡二叉树进行修改后,通常会触发一系列的旋转操作来重新调整树的结构,并使其恢复到平衡状态。 相关问题: 1. 平衡二叉树如何处理插入和删除节点后可能的不平衡情况? 2. 描述一下AVL树和红黑树的主要区别是什么? 3. 平衡二叉树与普通的二叉搜索树相比,有何优势?
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