剑指offer--二叉树镜像

最新推荐文章于 2021-12-13 19:46:37 发布

one_zero_one

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分类专栏：数据结构

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本文介绍了一种将二叉树转换为其镜像的算法。通过递归地交换二叉树节点的左右子节点，可以高效地实现二叉树的镜像变换。算法的时间复杂度为O(N)，空间复杂度在最坏情况下为O(N)。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目描述

操作给定的二叉树，将其变换为源二叉树的镜像。

输入描述:

二叉树的镜像定义：源二叉树 
    	    8
    	   /  \
    	  6   10
    	 / \  / \
    	5  7 9 11
    	镜像二叉树
    	    8
    	   /  \
    	  10   6
    	 / \  / \
    	11 9 7  5

交换左右节点，遍历左节点，右节点，求镜像

class TreeNode:
    def __init__(self,item):
        self.val=item
        self.left=None
        self.right=None
class Solution:
    def mirror(self,root):
        if root:
            root.left,root.right=root.right,root.left
        if root.left:
            self.mirror(root.left)
        if root.right:
            self.mirror(root.right)
        return root





②
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution:
    def mirrorTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        if not root:
            return None
       
        root.left,root.right=root.right,root.left
        self.mirrorTree(root.left)
        self.mirrorTree(root.right)

        return root

复杂度分析

时间复杂度：O(N)，其中 NN 为二叉树节点的数目。我们会遍历二叉树中的每一个节点，对每个节点而言，我们在常数时间内交换其两棵子树。

空间复杂度：O(N)。使用的空间由递归栈的深度决定，它等于当前节点在二叉树中的高度。在平均情况下，二叉树的高度与节点个数为对数关系，即 O(\log N)。而在最坏情况下，树形成链状，空间复杂度为 O(N)