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目录:

目的

思路

复杂度

记忆秘诀

python代码

目的:

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)?

  1. 每个节点的左子树和右子树的高度差不能超过 1
  2. 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 1max(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 2max(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。
  • 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

http://www.yayakq.cn/news/49822/

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