题解 | #树的子结构#

树的子结构

http://www.nowcoder.com/practice/6e196c44c7004d15b1610b9afca8bd88

算法思想一:递归

解题思路:

1.这道题判断是否是子结构,主要看pRoot2和pRoot1的根节点的值是否一样,一样的话再同时递归,
2.判断left节点,如果pRoot2的左节点为null,则说明pRoot2的left节点满足条件。
3.若pRoot2的节点不为null,并且pRoot1的left节点为null,或者说它们二者的值不一样,说明pRoot2不是pRoot1的子结构。
4.pRoot1pRoot2的right节点和第2.3步一样的判断,当left和right同时成立,pRoot2才是pRoot1的子结构
5.因为题目约定空树不是任意一个数的子结构,所以pRoot1pRoot2都不能为空,这是返回true的前提条件

代码展示:

Python版本
# -*- coding:utf-8 -*-
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None
class Solution:
    def HasSubtree(self, pRoot1, pRoot2):
        # write code here
        # 递归
        def dfs(A, B):
            # 
            if not B:
                return True
            elif not A:
                return False
            elif A.val != B.val:
                return False
            # 对比A  B的左右子树是否相同
            return dfs(A.left, B.left) and dfs(A.right, B.right)
        # 特殊情况
        if not pRoot1&nbs***bsp;not pRoot2:
            return False
        # 递归计算 pRoot1, pRoot2 是否相同/pRoot1的左子树、右子树是否和pRoot2相同
        return dfs(pRoot1, pRoot2)&nbs***bsp;self.HasSubtree(pRoot1.left, pRoot2)&nbs***bsp;self.HasSubtree(pRoot1.right, pRoot2)

复杂度分析:

时间复杂度O(MN):其中 M,N分别为树 pRoot1和 树 pRoot2的节点数量;先序遍历树pRoot1 占用 O(M),每次调用 dfs(A, B) 判断占用 O(N)。
空间复杂度O(M):当树 pRoot1 和树 pRoot2 都退化为链表时,递归调用深度最大。当 M≤N 时,遍历树pRoot1 与递归判断的总递归深度为 M ;当 M>N 时,最差情况为遍历至树pRoot1叶子节点,此时总递归深度为 M。

算法思路二:非递归

解题思路:

1.先遍历树pRoot1,如果遍历到和pRoot2节点值相同的节点,进入isSubTree方法判断接下来的节点是否都相同
2.节点都相同返回True;不相同返回False,并且继续遍历树pRoot1找下一个相同的节点
3.如果遍历完了pRoot1还没有返回过True,说明pRoot2不是pRoot1的子结构,返回False
isSubTree方法:用于判断从pRoot1的子树是否有和pRoot2相同的部分
1.采用递归的思想,如果节点root1与root2的节点不同,则说明pRoot1的子树与pRoot2不具有相同的节点
2.如果值相同,则递归判断(isSubTree)他们各自得左右节点的值是不是相同
3.递归的终止条件时到达pRoot1或pRoot2的叶节点

代码展示:

JAVA版本
public class Solution {
    public boolean HasSubtree(TreeNode root1,TreeNode root2) {
        if(root2==null) return false;
        if(root1==null && root2!=null) return false;      
        boolean flag = false;
        if(root1.val==root2.val){
            // 两个节点相同时,验证以两个节点开始的子树是否相同
            flag = isSubTree(root1,root2);
        }
        if(!flag){
            // 递归左子树进行判断
            flag = HasSubtree(root1.left, root2);
            if(!flag){
                // 递归右子树进行判断
                flag = HasSubtree(root1.right, root2);
            }
        }
        return flag;
    }
    // 验证两颗树是否相同函数
    private boolean isSubTree(TreeNode root1, TreeNode root2) {
        if(root2==null) return true;
        if(root1==null && root2!=null) return false;      
        if(root1.val==root2.val){
            // 递归验证两个树的左右子树是否相同
            return isSubTree(root1.left, root2.left) &&  isSubTree(root1.right, root2.right);
        }else{
        return false;
        }
    }
}

复杂度分析:

时间复杂度:O(MN),其中 M,N分别为树 pRoot1和 树 pRoot2的节点数量;遍历pRoot1:O(m),比较pRoot1pRoot2:O(n)
空间复杂度:O(M),最差的情况就是遍历了pRoot1的所有节点



全部评论
我怎么感觉你的「非递归」版本,本质上还是递归吧
5 回复 分享
发布于 2021-11-30 10:18
这两种方法也没本质区别啊....
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发布于 2022-03-06 23:09
你这个确定是非递归吗。。。
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发布于 2022-04-10 13:29

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17 3 评论
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