力扣刷题TOP101: 29.BM36 判断是不是平衡二叉树
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思路
复杂度
记忆秘诀
python代码
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输入一棵节点数为 n 二叉树,判断该二叉树是否是平衡二叉树。
思路
什么是平衡二叉树(AVL 树)?
- 每个节点的左子树和右子树的高度差不能超过 1。
- 确保了在进行查找、插入和删除操作时,时间复杂度保持在O(log n),从而提高了数据处理的效率。
举例子:
1/ \2 3/ \
4 5
这个树是平衡二叉树:
- 对于节点
1,它的左子树高度是 2,右子树高度是 1,差值是 1,符合平衡条件。 - 对于节点
2,它的左子树高度是 1,右子树高度是 1,差值是 0,符合平衡条件。 - 对于节点
3,它的左右子树都为空,高度差是 0,符合平衡条件。
1/ 2 / 3
这个树不是平衡二叉树:对于节点 1,它的左子树高度是 2,右子树高度是 0,差值是 2,超过了 1,违反了平衡条件,说明这棵树不平衡。
代码逻辑(递归深度优先搜索(DFS)):
递归计算每个节点的子树高度:如果节点为空(
None),那么高度为0,并且认为空树是平衡的。递归计算左子树和右子树的高度:
- 先计算左子树的高度。如果左子树不平衡(返回值为
-1),直接返回-1,表示树不平衡。- 接着计算右子树的高度。如果右子树不平衡(返回值为
-1),同样返回-1。检查当前节点是否平衡:
- 对于当前节点,检查左右子树高度差的绝对值是否大于 1。如果大于 1,则表示当前节点不平衡,返回
-1。返回当前节点的高度:
- 如果当前节点平衡,则返回该节点的高度,节点高度等于左右子树高度的最大值 + 1。
最终判断树是否平衡:
- 调用递归函数
check_balance对整个树进行判断。如果树的根节点返回的值不是-1,则说明树是平衡的,返回True。否则,返回False。
示例:
1/ \2 3/ \4 5
递归过程:
-
从根节点开始,检查节点 1:首先要检查左子树(节点 2)和右子树(节点 3)。
-
检查节点 2:继续检查左子树(节点 4)和右子树(节点 5)。
-
检查节点 4:节点 4 没有子节点,所以它的高度是 0。
-
检查节点 5:节点 5 也没有子节点,它的高度是 0。
-
回到节点 2:
- 左子树高度是 0(节点 4),右子树高度是 0(节点 5)。
abs(0 - 0) = 0,符合平衡条件,返回节点 2 的高度为1(max(0, 0) + 1)。
-
检查节点 3:节点 3 没有子节点,所以它的高度是 0。
-
回到根节点 1:
- 左子树高度是 1(节点 2),右子树高度是 0(节点 3)。
abs(1 - 0) = 1,符合平衡条件,返回节点 1 的高度为2(max(1, 0) + 1)。
所有节点的左右子树高度差都不超过 1,因此这棵树是平衡二叉树,最终返回 True。
复杂度
-
时间复杂度:O(n)
- 对每个节点只进行了访问一次,其中
n是树中的节点数。
- 对每个节点只进行了访问一次,其中
-
空间复杂度:O(h)
h是树的高度。递归调用栈的最大深度为树的高度。- 在最坏情况下(树是单链状),空间复杂度为 O(n)
- 在平均情况下,空间复杂度为 O(log n),如果树比较平衡的话。
记忆秘诀
- 递归深度优先搜索计算每个节点的左右子树的高度。
- 检查高度差是否小于等于1:如果某个子树不平衡,立即返回 -1 表示不平衡,若平衡则返回该子树的高度。
python代码
class TreeNode:def __init__(self, x):self.val = xself.left = Noneself.right = Noneclass Solution:def IsBalanced_Solution(self, pRoot: TreeNode) -> bool:def check_balance(node):# 空树是平衡的,高度为 0if not node:return 0# 递归计算左右子树高度left_height = check_balance(node.left)if left_height == -1: # 左子树不平衡return -1right_height = check_balance(node.right)if right_height == -1: # 右子树不平衡return -1# 检查当前节点的平衡性if abs(left_height - right_height) > 1:return -1 # 当前节点不平衡# 返回当前节点的高度return max(left_height, right_height) + 1return check_balance(pRoot) != -1 # 如果返回值不是 -1,则树是平衡的
* 欢迎大家探讨新思路,能够更好的理解和记忆
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