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文章目录
- 翻转二叉树
- Key Points
- 相关题目
- 视频讲解
- 重点分析
- 递归遍历
- 层序遍历
- 对称二叉树
- Key Points
- 相关题目
- 视频讲解
- 重点分析
- 递归法
- 迭代法
翻转二叉树
Key Points
- 只要把
每个节点的左右孩子翻转一下,就可以达到整体翻转的效果 - 可选择深度优先遍历(递归遍历)或广度优先遍历(层序遍历)
相关题目
226. 翻转二叉树
视频讲解
翻转二叉树
重点分析
递归遍历
前序:
def invertTreePreOrder(root):if not root:return Noneroot.left, root.right = root.right, root.leftinvertTreePreOrder(root.left)invertTreePreOrder(root.right)return root
中序:
def invertTreeInOrder(root):if not root:return NoneinvertTreeInOrder(root.left)root.left, root.right = root.right, root.leftinvertTreeInOrder(root.left) # 注意:这里应该再次调用左子树return root
在中序遍历中,我们先递归地处理左子树,然后交换当前节点的左右子节点,最后处理右子树。注意,由于我们在交换后再递归右子树,实际上我们需要两次递归左子树。
中序 法2:
def invertTree(root):if not root:return rootright = root.right # 先把右子树存起来# 左invertTree(root.left)# 根root.left, root.right = root.right, root.left# 右invertTree(right)return root
后序:
def invertTreePostOrder(root):if not root:return NoneinvertTreePostOrder(root.left)invertTreePostOrder(root.right)root.left, root.right = root.right, root.leftreturn root
层序遍历
def inverTree(root):if not root:return rootqueque_record = [root]while queque_record:node = queque_record.pop(0)node.left, node.right = node.right, node.left # 这里不管是先翻转左右节点还是先加入左右节点都可以if node.left:queque_record.append(node.left)if node.right:queque_record.append(node.right)return root

在实现迭代法的过程中,有同学问了:递归与迭代究竟谁优谁劣呢?
从时间复杂度上其实迭代法和递归法差不多(在不考虑函数调用开销和函数调用产生的堆栈开销),但是空间复杂度上,递归开销会大一些,因为递归需要系统堆栈存参数返回值等等。
递归更容易让程序员理解,但收敛不好,容易栈溢出。
这么说吧,递归是方便了程序员,难为了机器(各种保存参数,各种进栈出栈)。
在实际项目开发的过程中我们是要尽量避免递归!因为项目代码参数、调用关系都比较复杂,不容易控制递归深度,甚至会栈溢出。
对称二叉树
Key Points
二叉树类的题目,确定遍历顺序非常重要
相关题目
101. 对称二叉树
视频讲解
同时操作两个二叉树
重点分析
递归法
def isSymmetric(root):if not root:return Truereturn compare(root.left, root.right)def compare(left, right):if not left and not right:return Trueif not left:return Falseif not right:return Falseif left.val != right.val:return Falsecon1 = compare(left.left, right.right)con2 = compare(left.right, right.left)if con1 and con2:return Truereturn False

迭代法
使用栈
def isSymmetric(root):if not root:return Truestack_record = [(root.left, root.right)]while stack_record:left, right = stack_record.pop()if not left and not right:continue # 不能直接return Trueif not left:return Falseif not right:return Falseif left.val != right.val:return Falsestack_record.append([left.left, right.right])stack_record.append([left.right, right.left])return True
使用队列:
def isSymmetric(root):if not root:return Truequeue_record = [(root.left, root.right)]while queue_record:left, right = queue_record.pop(0)if not left and not right:continue # 不能直接return Trueif not left:return Falseif not right:return Falseif left.val != right.val:return Falsequeue_record.append([left.left, right.right])queue_record.append([left.right, right.left])return True

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