Luogu P5018 对称二叉树

暴力搜索算法解析
本文深入探讨了暴力搜索算法在特定问题中的应用,通过详细的代码示例展示了如何利用暴力搜索解决树形结构的数据比较问题,包括节点值的对比、子树的匹配等。文章强调了即使是最基础的暴力算法也能有效解决问题,并分析了其时间复杂度。

看题面戳我

这算是普及组史上最简单的压轴题了吧!

考场上为啥有人连看起来n^2的暴力都不写呢?tg蒟蒻发问

最基础的暴力都能过了!

暴力搜索,暴力判断(如果大小不一样直接返回0,否则继续递归判断),连剪枝都不用

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看起来n^2这句话很耐人寻味

Q:这不是n^2?

A:错,是n lg n

首先暴力判断大小是否一样,最坏的情况下就是每个结点都要判断,所以最坏就构成了一棵满二叉树

所以总共有lg n层,故有nlgn

时间复杂度还可以用主定理等方法来证明,就这个有普及+的难度了吧

代码巨短

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;

const int N=1e6+5;
int n,a[N],lc[N],rc[N],ans,s[N];

void dfs(int u)
{
	s[u]=1;
	if(lc[u]!=-1) dfs(lc[u]),s[u]+=s[lc[u]];
	if(rc[u]!=-1) dfs(rc[u]),s[u]+=s[rc[u]];
}

bool check(int u,int v)
{
	if(u==v) return 1;
	if(u==-1||v==-1) return 0;
	if(a[u]!=a[v]) return 0;
	if(!check(lc[u],rc[v])) return 0;
	if(!check(rc[u],lc[v])) return 0;
	return 1;
}

void dfs1(int u)
{
	if(ans>s[u]) return;
	if(lc[u]!=-1) dfs1(lc[u]);
	if(rc[u]!=-1) dfs1(rc[u]);
	if(check(lc[u],rc[u])) 
	{
		ans=max(ans,s[u]); return;
	}
}

int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);
	for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d%d",&lc[i],&rc[i]);
	ans=1;
	dfs(1),dfs1(1);
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}

 

### 对称二叉树的定义 对称二叉树,又称镜像二叉树,是一种特殊的二叉树结构。其特性在于整棵树在其根节点处呈现完全对称的状态。具体来说,对于树中的每一个节点,其左子树与右子树在结构和节点值上均需满足镜面对称的关系[^3]。 这意味着,如果我们将一棵二叉树沿其中心线折叠,左侧部分应能与其右侧部分完美重合。这种性质不仅适用于整个树,还适用于每一层的局部子树。 --- ### 判断对称二叉树的方法 #### 1. **递归方法** 递归方法通过构建一个辅助函数 `isMirror` 来比较两棵子树是否互为镜像。核心逻辑如下: - 若两棵子树均为 `None`,则认为是对称的。 - 若仅有一方为 `None` 或者两者值不同,则不对称。 - 若当前节点值相同,继续递归检查左子树的左孩子与右子树的右孩子,以及左子树的右孩子与右子树的左孩子是否对称。 以下是基于 Python 的递归实现代码[^4]: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right class Solution: def isSymmetric(self, root: TreeNode) -> bool: if not root: # 如果根节点为空,视为空树,返回True return True def is_mirror(left, right): if not left and not right: # 左右子树都为空,对称 return True if not left or not right: # 一方为空另一方不为空,不对称 return False if left.val != right.val: # 值不同,不对称 return False # 继续递归检查外侧和内侧是否对称 outer = is_mirror(left.left, right.right) inner = is_mirror(left.right, right.left) return outer and inner return is_mirror(root.left, root.right) ``` 此代码实现了完整的递归过程,并利用了分治的思想来逐步缩小问题规模。 --- #### 2. **迭代方法** 除了递归之外,还可以采用队列或栈的方式来进行层次遍历并验证对称性。这种方法避免了递归可能带来的堆栈溢出风险,尤其适合于深度较大的二叉树。 基本思路是将待比较的节点成对加入数据结构中,在每次循环时取出一对节点进行对比。若发现任何一处不符合对称条件,则立即终止程序并返回 `False`;否则直到队列清空为止皆未发现问题,则返回 `True`。 下面展示了一个使用双端队列(deque)完成这一操作的例子[^5]: ```python from collections import deque class Solution: def isSymmetric(self, root: TreeNode) -> bool: if not root: return True queue = deque([(root.left, root.right)]) while queue: node1, node2 = queue.popleft() if not node1 and not node2: # 两个节点都是None continue if not node1 or not node2: # 只有一个节点是None return False if node1.val != node2.val: # 节点值不同 return False # 将需要进一步比较的节点按顺序压入队列 queue.append((node1.left, node2.right)) queue.append((node1.right, node2.left)) return True ``` --- ### 总结 无论是递归还是迭代方式,其实质都在逐级检验每一对对应位置上的节点是否具有相同的属性。前者更直观易懂但也存在潜在性能隐患;后者虽然稍显复杂却更加稳健可靠。实际应用时可根据具体情况灵活选用合适的技术手段。 ---
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