Leetcode: Balanced Binary Tree

本文介绍了一种自顶向下的方法来判断给定的二叉树是否为高度平衡树。高度平衡树定义为每个节点的左右子树深度之差不超过1。文章还提供了一个从底部向上实现解决方案的示例。

Given a binary tree, determine if it is height-balanced.

For this problem, a height-balanced binary tree is defined as a binary tree in which the depth of the two subtrees ofevery node never differ by more than 1.

Top down solution.

/**
 * Definition for binary tree
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
		// Start typing your Java solution below
		// DO NOT write main() function
		if(root == null)
			return true;
		while(root != null){
			int left = maxHeight(root.left);
			int right = maxHeight(root.right);
			if(Math.abs(left - right) > 1)
				return false;
			else
				return isBalanced(root.left) && isBalanced(root.right);
		}
		return false;
	}
	
	public int maxHeight(TreeNode root){
		if(root == null)
			return 0;
		int left = maxHeight(root.left) + 1;
		int right = maxHeight(root.right) + 1;
		return left > right ? left : right;
	}
}
Bottom up solution.
/**
 * Definition for binary tree
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public boolean isBalanced(TreeNode root){
		// Start typing your Java solution below
		// DO NOT write main() function
		return decide(root) >= 0 ? true : false;
	}
	public int decide(TreeNode root){
		if(root == null)
			return 0;
		int left = decide(root.left);
		int right = decide(root.right);
		if(left < 0 || right < 0 || Math.abs(left - right) > 1)
			return -1;
		return left > right ? left + 1 : right + 1;
	}
}


### Height-Balanced Binary Tree 与 Self-Balanced Binary Tree 的区别 **Height-Balanced Binary Tree** 是一种二叉树,其定义为:对于树中的每个节点,其左右子树的深度之差不超过1。这种平衡性确保了树的整体高度保持在 $ O(\log n) $ 级别,从而保证了查找、插入和删除操作的时间复杂度接近最优。例如,在 LeetCode 题目中,判断一棵二叉树是否是高度平衡的通常涉及递归计算每个节点的左右子树深度,并检查它们的差异[^1]。 **Self-Balanced Binary Tree** 则是一个更广泛的概念。它不仅要求树的高度平衡,还要求在进行插入或删除操作后,树能够通过特定的旋转操作(如左旋、右旋)自动恢复平衡。常见的自平衡二叉搜索树包括 AVL 树 和 红黑树(Red-Black Tree)。AVL 树是一种特殊的高度平衡二叉搜索树,其每个节点的左子树和右子树的高度差最多为1,并且所有操作(插入、删除)都会维持这一性质;而红黑树则通过颜色规则来保证树的大致平衡,虽然它的高度可能略高于 AVL 树,但其插入和删除操作的性能更好[^3]。 #### 关键区别 1. **定义上的区别**: - Height-Balanced Binary Tree 只要求任意节点的左右子树深度差不超过1。 - Self-Balanced Binary Tree 不仅要求高度平衡,还需要支持动态操作(插入、删除)后的自动平衡维护。 2. **应用场景**: - Height-Balanced Binary Tree 通常用于静态结构或不需要频繁更新的场景。 - Self-Balanced Binary Tree 更适合需要频繁插入和删除的动态数据结构,例如数据库索引和语言标准库中的有序集合。 3. **实现机制**: - Height-Balanced Binary Tree 的实现较为简单,只需检查每个节点的子树深度差即可。 - Self-Balanced Binary Tree(如 AVL 树)则需要额外的旋转操作来维持平衡,例如 AVL 树的单旋转和双旋转[^3]。 4. **性能特性**: - 在查找操作较多的情况下,Height-Balanced Binary Tree 和 Self-Balanced Binary Tree 的性能相近。 - 在插入和删除操作较多的情况下,Self-Balanced Binary Tree(如红黑树)通常表现更好,因为它们的平衡策略减少了旋转的次数。 ### 示例代码:AVL 树的插入操作 以下是一个 AVL 树的插入操作示例,展示了如何通过旋转保持树的平衡: ```cpp struct Node { int key; Node *left; Node *right; int height; }; int height(Node *N) { if (N == NULL) return 0; return N->height; } Node* newNode(int key) { Node* node = new Node(); node->key = key; node->left = NULL; node->right = NULL; node->height = 1; return node; } Node* rightRotate(Node *y) { Node *x = y->left; Node *T2 = x->right; x->right = y; y->left = T2; y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1; x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1; return x; } Node* leftRotate(Node *x) { Node *y = x->right; Node *T2 = y->left; y->left = x; x->right = T2; x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1; y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1; return y; } int getBalance(Node *N) { if (N == NULL) return 0; return height(N->left) - height(N->right); } Node* insert(Node* node, int key) { if (node == NULL) return newNode(key); if (key < node->key) node->left = insert(node->left, key); else if (key > node->key) node->right = insert(node->right, key); else return node; node->height = 1 + max(height(node->left), height(node->right)); int balance = getBalance(node); if (balance > 1 && key < node->left->key) return rightRotate(node); if (balance < -1 && key > node->right->key) return leftRotate(node); if (balance > 1 && key > node->left->key) { node->left = leftRotate(node->left); return rightRotate(node); } if (balance < -1 && key < node->right->key) { node->right = rightRotate(node->right); return leftRotate(node); } return node; } ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值