对称二叉树、二叉树的最大深度、将有序数组转换为二叉搜索树

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1、LeetCode 101.对称二叉树

题目

给定一个二叉树,检查它是否是镜像对称的。

小编菜解

class Solution {
    public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
        return check(root,root);
    }

    private boolean check(TreeNode p, TreeNode q){
        if(p == null && q == null){
            return true;
        }
        if(p == null || q == null){
            return false;
        }
        return p.val == q.val && check(p.left,q.right) && check(p.right,q.left);
    }
}

2、LeetCode 104.二叉树的最大深度

题目

给定一个二叉树,找出其最大深度。

二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

小编菜解

class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if(root == null){
            return 0;
        }
        //要算二叉树的最大深度,可以递归算出左右子树的最大深度,然后+1就可以了
        int left = maxDepth(root.left);
        int right = maxDepth(root.right);
        return left > right ? left + 1 : right + 1;
    }
}

3、LeetCode 108.将有序数组转换为二叉搜索树

题目

给你一个整数数组 nums ,其中元素已经按 升序 排列,请你将其转换为一棵 高度平衡 二叉搜索树。

高度平衡 二叉树是一棵满足「每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 」的二叉树。

小编解题思路

选择中间数字作为二叉搜索树的根节点,这样分给左右子树的数字个数相同或只相差 1,可以使得树保持平衡。

确定平衡二叉搜索树的根节点之后,其余的数字分别位于平衡二叉搜索树的左子树和右子树中,左子树和右子树分别也是平衡二叉搜索树,因此可以通过递归的方式创建平衡二叉搜索树。

小编菜解

class Solution {
    public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {
        return transfer(nums, 0, nums.length - 1);
    }

    private TreeNode transfer(int[] nums, int left, int right){
        if(left > right){
            return null;
        }
        int mid = left + (right - left)/2;
        TreeNode root  = new TreeNode(nums[mid]);
        root.left = transfer(nums, left, mid - 1);
        root.right = transfer(nums, mid + 1, right);
        return root;
    }
}

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### 判断二叉搜索树是否为完全二叉树 要判断一个二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)是否为完全二叉树(Complete Binary Tree),需要理解两者的定义及其特性。 #### 1. **二叉搜索树的定义** 二叉搜索树是一种特殊的二叉树,其节点满足以下条件: - 如果左树存在,则左树中的所有节点值均小于根节点的值[^2]。 - 如果右树存在,则右树中的所有节点值均大于根节点的值。 - 左树和右树本身也是二叉搜索树[^4]。 #### 2. **完全二叉树的定义** 完全二叉树是指除最后一层外,其他各层都被完全填满,并且最后一层的节点都集中在最左侧的二叉树。具体来说: - 所有叶节点都在最后两层。 - 假设最后一个节点位于第 \( h \) 层,则对于前 \( h-1 \) 层,每一层都有最大数量的节点。 - 最后一层的节点从左到右连续分布[^3]。 #### 3. **两者的主要区别** | 特性 | 二叉搜索树 (BST) | 完全二叉树 (CBT) | |---------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------| | 节点排列方式 | 节点按照大小顺序排列,左树小于父节点,右树大于父节点[^2]。 | 节点按层次填充,优先填充左边位置。 | | 形状 | 不一定是对称或紧凑形状,可能偏向一侧[^1]。 | 结构紧凑,除了最后一层以外,其余层都是满的。 | | 插入操作 | 新节点总是插入到合适的位置以保持搜索性质。 | 新节点总是在下一层的第一个可用位置插入。 | #### 4. **如何判断二叉搜索树是否为完全二叉树** 可以通过以下方法来验证: ##### 方法一:广度优先遍历(BFS) 通过队列实现广度优先遍历,依次访问每个节点并记录它们的状态。如果发现某个节点缺少孩节点之后再遇到非空节点,则该树不是完全二叉树。 ```python from collections import deque def is_complete_binary_tree(root): if not root: return True queue = deque([root]) encountered_null = False while queue: node = queue.popleft() if node.left: if encountered_null: # 遇到了空节点后再出现非空节点 return False queue.append(node.left) else: encountered_null = True if node.right: if encountered_null: # 遇到了空节点后再出现非空节点 return False queue.append(node.right) else: encountered_null = True return True ``` 此算法的时间复杂度为 \( O(n) \),其中 \( n \) 是节点的数量。 ##### 方法二:计算节点总数与高度的关系 假设一棵树的高度为 \( h \),则完全二叉树应满足如下关系: - 总节点数范围应在 \( [2^{h} - 1, 2^{h+1} - 2] \)。 可以先求出树的高度以及实际节点数目,然后对比上述区间即可得出结论。 --- ###
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