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😀前言
在数据结构中,二叉树是一种重要的树形结构。平衡二叉树是一种特殊的二叉树,其特性是任何节点的左右子树高度差的绝对值不超过1。本文将介绍如何判断一棵给定的二叉树是否为平衡二叉树,重点关注算法的时间复杂度和空间复杂度。

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文章目录

  • 🥰平衡二叉树
    • 💝题目描述
      • 例子
    • 💞算法思路
    • 💕代码实现
      • 代码解释
    • 时间和空间复杂度
    • 😄总结

🥰平衡二叉树

NowCoder

💝题目描述

给定一棵二叉树,判断它是否是平衡二叉树。我们只需要考虑树的平衡性,而不需要考虑树是否是排序二叉树。根据定义,一棵树是平衡的,如果它是一棵空树,或者它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是平衡二叉树。

例子

以下是一个平衡二叉树的例子:

img

对于上述树,任何节点的左右子树高度差都不超过1,因此这是一棵平衡二叉树。

💞算法思路

我们将使用深度优先搜索(DFS)的方法来判断树的平衡性。我们的主要思路如下:

  1. 递归遍历树的每一个节点,计算每个节点的左子树和右子树的高度。
  2. 在计算高度的过程中,判断当前节点的左右子树的高度差是否超过1。
  3. 如果发现某个节点的高度差超过1,立即返回,标记树为不平衡。
  4. 最后返回树是否平衡的结果。

💕代码实现

下面是 Java 语言实现的代码:

// 定义一个布尔变量,用于跟踪树是否平衡
private boolean isBalanced = true;// 主函数,判断二叉树是否平衡
public boolean IsBalanced_Solution(TreeNode root) {// 调用辅助方法计算树的高度height(root);// 返回平衡状态return isBalanced;
}// 辅助函数,递归计算树的高度
private int height(TreeNode root) {// 如果节点为空,返回高度0// 如果树已经被标记为不平衡,则直接返回if (root == null || !isBalanced)return 0;// 递归计算左子树的高度int left = height(root.left);// 递归计算右子树的高度int right = height(root.right);// 检查当前节点的左右子树高度差是否超过1// 如果高度差超过1,则将isBalanced标记为falseif (Math.abs(left - right) > 1)isBalanced = false;// 返回当前节点的高度,当前节点的高度为左右子树高度的最大值加1return 1 + Math.max(left, right);
}

代码解释

  • TreeNode 类定义了二叉树的节点结构。
  • IsBalanced_Solution 方法是主要的入口函数,调用 height 方法计算树的高度并检查平衡性。
  • height 方法递归地计算每个节点的高度,并在计算过程中检查左右子树的高度差。

时间和空间复杂度

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是节点数。每个节点只被访问一次。
  • 空间复杂度:O(1),不需要额外的空间用于存储状态,但递归调用栈的空间复杂度为 O(h),其中 h 是树的高度。在最坏情况下(例如一条链),h 可能等于 n。

😄总结

通过递归方法,我们可以高效地判断一棵二叉树是否为平衡二叉树。这种方法不仅直观,而且在时间和空间复杂度上都表现良好。通过以上示例代码,开发者可以轻松实现并验证二叉树的平衡性

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