相似题目:
【LeetCode】104. 二叉树的最大深度【简单】.
1. 题目描述
给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。
本题中,一棵高度平衡二叉树定义为:一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。
示例 1:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]
3
/ \
9 20
/ \
15 7
返回 true 。
示例 2:
给定二叉树 [1,2,2,3,3,null,null,4,4]
1
/ \
2 2
/ \
3 3
/ \
4 4
返回 false 。
2. 解题思路 & 代码
2.1 暴力法(自顶向下递归)
此方法容易想到,但会产生大量重复计算,时间复杂度较高。
思路是构造一个获取当前节点最大深度的方法 d e p t h ( r o o t ) depth(root) depth(root) ,通过比较此子树的左右子树的最大高度差 a b s ( d e p t h ( r o o t . l e f t ) − d e p t h ( r o o t . r i g h t ) ) abs(depth(root.left) - depth(root.right)) abs(depth(root.left)−depth(root.right)),来判断此子树是否是二叉平衡树。若树的所有子树都平衡时,此树才平衡。
算法流程:
isBalanced(root) :判断树 root 是否平衡
- 特例处理: 若树根节点 root 为空,则直接返回 true ;
- 返回值: 所有子树都需要满足平衡树性质,因此以下三者使用与逻辑 a n d and and 连接;
1). a b s ( s e l f . d e p t h ( r o o t . l e f t ) − s e l f . d e p t h ( r o o t . r i g h t ) ) < = 1 abs(self.depth(root.left) - self.depth(root.right)) <= 1 abs(self.depth(root.left)−self.depth(root.right))<=1 :判断 当前子树 是否是平衡树;
2). self.isBalanced(root.left) : 先序遍历递归,判断 当前子树的左子树 是否是平衡树;
2). self.isBalanced(root.right) : 先序遍历递归,判断 当前子树的右子树 是否是平衡树;
depth(root) : 计算树 root 的最大高度
- 终止条件: 当 root 为空,即越过叶子节点,则返回高度 0 ;
- 返回值: 返回左 / 右子树的最大高度加 1 。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def depth(self, root):
if not root:
return 0
left_height = self.depth(root.left)
right_height = self.depth(root.right)
return max(left_height, right_height) + 1
def isBalanced(self, root: TreeNode) -> bool:
if not root:
return True
return abs(self.depth(root.left) - self.depth(root.right)) <= 1 and \
self.isBalanced(root.left) and self.isBalanced(root.right)
复杂度分析:
- 时间复杂度 O ( N l o g N ) O(NlogN) O(NlogN): 最差情况下, isBalanced(root) 遍历树所有节点,占用 O ( N ) O(N) O(N) ;判断每个节点的最大高度 d e p t h ( r o o t ) depth(root) depth(root) 需要遍历 各子树的所有节点 ,子树的节点数的复杂度为 O ( l o g N ) O(logN) O(logN) 。
- 空间复杂度 O ( N ) O(N) O(N): 最差情况下(树退化为链表时),系统递归需要使用 O ( N ) O(N) O(N) 的栈空间。
2.2 自底向上
思路是对二叉树做 后序遍历,从底至顶返回子树最大高度,若判定某子树不是平衡树则 “剪枝” ,直接向上返回。
算法流程:
recur(root):
递归返回值:
- 当节点root 左 / 右子树的高度差 < 2 <2 <2 :则返回以节点root为根节点的子树的最大高度,即节点 root 的左右子树中最大高度加 1, ( m a x ( l e f t , r i g h t ) + 1 ) ( max(left, right) + 1 ) (max(left,right)+1);
- 当节点root 左 / 右子树的高度差 ≥ 2 ≥2 ≥2 :则返回 − 1 −1 −1 ,代表 此子树不是平衡树 。
递归终止条件: - 当越过叶子节点时,返回高度 0 ;
- 当左(右)子树高度 l e f t = = − 1 left== -1 left==−1 时,代表此子树的 左(右)子树 不是平衡树,因此直接返回 − 1 −1 −1 ;
isBalanced(root) :
返回值: 若 recur(root) != 1 ,则说明此树平衡,返回 truetrue ; 否则返回 falsefalse 。
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def recur(self, root):
if not root:
return 0
left = self.recur(root.left)
right = self.recur(root.right)
if left == -1: return -1 # 判断左子树是否平衡
if right == -1: return -1 # 判断右子树是否平衡
if abs(left - right) < 2: # 到这里说明左右子树都平衡,那么就判断总的是否平衡
return max(left, right) + 1
else:
return -1
def isBalanced(self, root: TreeNode) -> bool:
return self.recur(root) != -1
复杂度分析:
- 时间复杂度 O ( N ) O(N) O(N): N 为树的节点数;最差情况下,需要递归遍历树的所有节点。
- 空间复杂度 O ( N ) O(N) O(N): 最差情况下(树退化为链表时),系统递归需要使用 O ( N ) O(N) O(N)的栈空间。