本文介绍: 坚持刷题,老年痴呆追不上我,今天继续二叉树:平衡二叉树
坚持刷题,老年痴呆追不上我,今天继续二叉树:平衡二叉树
题目
考察点
- 递归能力: 能否使用递归来解决问题。
- 树的基本操作:能否正确地访问节点的值,左子树,右子树等。
- 理解平衡二叉树:能够理解平衡二叉树的定义。
- 边界条件处理: 能否正确处理空树的情况。
- 时间和空间复杂度: 解决问题的方法是否具有合理的时间和空间复杂度。
代码实现
class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) {
val = x;
}
}
public class BinaryTreeBalance {
public boolean isBalanced(TreeNode root) {
if (root == null) {
return true;
}
int leftHeight = getHeight(root.left);
int rightHeight = getHeight(root.right);
// 检查当前节点是否平衡,并递归检查左右子树
return Math.abs(leftHeight - rightHeight) <= 1
&& isBalanced(root.left)
&& isBalanced(root.right);
}
private int getHeight(TreeNode node) {
if (node == null) {
return 0;
}
// 递归计算左右子树的高度,取最大值加上当前节点的高度(1)
return 1 + Math.max(getHeight(node.left), getHeight(node.right));
}
public static void main(String[] args) {
BinaryTreeBalance solution = new BinaryTreeBalance();
// 在这里构建你的二叉树
TreeNode root = new TreeNode(1);
root.left = new TreeNode(2);
root.right = new TreeNode(3);
root.left.left = new TreeNode(4);
root.left.right = new TreeNode(5);
// 调用isBalanced方法判断是否为平衡二叉树
boolean result = solution.isBalanced(root);
// 输出结果
System.out.println("Is the binary tree balanced? " + result);
}
}
实现总结
- 递归:使用递归来计算每个节点的高度,参考 坚持刷题|二叉树的最大深度,检查左右子树的高度差是否超过1,若超过1,则说明不是平衡二叉树
- 时间复杂度: O(n log n)。因为对于每个节点,都需要计算其左右子树的高度,而计算高度的时间复杂度是 O(log n)
- 空间复杂度: O(log n),递归调用栈的深度等于该节点的高度。在平衡二叉树的情况下,树的高度是 O(log n) 级别的。因此,递归调用的空间复杂度是 O(log n)。需要注意的是,这里的空间复杂度并不仅仅是由递归调用所使用的空间构成,还包括了递归过程中的临时变量、参数传递等所占用的空间。
对实现进一步改进
避免重复计算节点的高度: 在上面的实现中,对每个节点都调用了getHeight
方法来计算高度。这可能导致重复计算,尤其是对于同一个节点。为了避免这种情况,可以修改算法,使得在计算高度的同时判断平衡条件。
一边计算高度一边判断平衡条件: 可以在递归调用的过程中,一边计算左右子树的高度,一边判断当前节点是否满足平衡条件。这样可以避免递归两次计算相同节点的高度。
class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) {
val = x;
}
}
public class BalancedBinaryTree {
public boolean isBalanced(TreeNode root) {
return checkHeightAndBalance(root) != -1;
}
private int checkHeightAndBalance(TreeNode node) {
if (node == null) {
return 0; // 空树是平衡的,高度为0
}
int leftHeight = checkHeightAndBalance(node.left);
if (leftHeight == -1) {
return -1; // 左子树不平衡,直接返回-1
}
int rightHeight = checkHeightAndBalance(node.right);
if (rightHeight == -1) {
return -1; // 右子树不平衡,直接返回-1
}
// 判断当前节点是否平衡,如果不平衡则返回-1,否则返回当前节点的高度
if (Math.abs(leftHeight - rightHeight) > 1) {
return -1;
} else {
return Math.max(leftHeight, rightHeight) + 1; // 返回当前节点的高度
}
}
public static void main(String[] args) {
BalancedBinaryTree solution = new BalancedBinaryTree();
// 在这里构建你的二叉树
TreeNode root = new TreeNode(1);
root.left = new TreeNode(2);
root.right = new TreeNode(3);
root.left.left = new TreeNode(4);
root.left.right = new TreeNode(5);
// 调用isBalanced方法判断是否为平衡二叉树
boolean result = solution.isBalanced(root);
// 输出结果
System.out.println("Is the binary tree balanced? " + result);
}
}
在这个改进的实现中,checkHeightAndBalance
方法返回-1表示不平衡,否则返回当前节点的高度。这样可以在计算高度的同时判断平衡条件,避免了重复计算。
扩展提问
可以用非递归的方式实现吗?时间复杂度和空间复杂度又会如何呢?
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44435110/article/details/135855527
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