LeetCode 617. 合并二叉树

简介: LeetCode 617. 合并二叉树

 617. 合并二叉树

 

给你两棵二叉树: root1root2

想象一下,当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时,两棵树上的一些节点将会重叠(而另一些不会)。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是:如果两个节点重叠,那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值;否则,不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点。

返回合并后的二叉树。

注意: 合并过程必须从两个树的根节点开始。

示例 1:

image.gif 编辑
输入:root1 = [1,3,2,5], root2 = [2,1,3,null,4,null,7]
输出:[3,4,5,5,4,null,7]

示例 2:

输入:root1 = [1], root2 = [1,2]
输出:[2,2]

提示:

    • 两棵树中的节点数目在范围 [0, 2000]
    • -104 <= Node.val <= 104


    思路:

      • 如果两个二叉树的对应节点都为空:则合并后的二叉树的对应节点也为空;
      • 如果两个二叉树的对应节点只有一个为空:则合并后的二叉树的对应节点为其中的非空节点;
      • 如果两个二叉树的对应节点都不为空:则合并后的二叉树的对应节点的值为两个二叉树的对应节点的值之和,此时需要显性合并两个节点。


      时间复杂度:O(min(m,n)),其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点个数。对两个二叉树同时进行深度优先搜索,只有当两个二叉树中的对应节点都不为空时才会对该节点进行显性合并操作,因此被访问到的节点数不会超过较小的二叉树的节点数。


      空间复杂度:O(min(m,n)),其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点个数。空间复杂度取决于递归调用的层数,递归调用的层数不会超过较小的二叉树的最大高度。最坏情况为单链表时,二叉树的高度等于节点数。

      /*** Definition for a binary tree node.* type TreeNode struct {*     Val int*     Left *TreeNode*     Right *TreeNode* }*/// 方法1 原地修改:funcmergeTrees(root1*TreeNode, root2*TreeNode) *TreeNode {
      // 题意:不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点ifroot1==nil {
      returnroot2    }
      ifroot2==nil {
      returnroot1    }
      root1.Val=root1.Val+root2.Valroot1.Left=mergeTrees(root1.Left, root2.Left)
      root1.Right=mergeTrees(root1.Right, root2.Right)
      returnroot1// root2.Val = root1.Val + root2.Val// root2.Left = mergeTrees(root1.Left, root2.Left)// root2.Right = mergeTrees(root1.Right, root2.Right)// return root2}
      // 方法2 新建树(不修改原树结构):funcmergeTrees(root1*TreeNode, root2*TreeNode) *TreeNode {
      ifroot1==nil&&root2==nil {
      returnnil    }
      ifroot1==nil {
      // 新建root节点return&TreeNode{root2.Val, root2.Left, root2.Right}
          }
      ifroot2==nil {
      // 新建root节点return&TreeNode{root1.Val, root1.Left, root1.Right}
          }
      // 新建root节点root :=&TreeNode{
      Val: root1.Val+root2.Val,
      Left: mergeTrees(root1.Left, root2.Left),
      Right: mergeTrees(root1.Right, root2.Right),
          }
      returnroot}

      image.gif


      目录
      相关文章
      |
      Go 开发者 索引
      【LeetCode 热题100】路径与祖先:二叉树中的深度追踪技巧(力扣33 / 81/ 153/154)(Go语言版)
      本文深入探讨了LeetCode中四道关于「搜索旋转排序数组」的经典题目,涵盖了无重复和有重复元素的情况。通过二分查找的变形应用,文章详细解析了每道题的解题思路和Go语言实现代码。关键点包括判断有序区间、处理重复元素以及如何缩小搜索范围。文章还总结了各题的异同,并推荐了类似题目,帮助读者全面掌握二分查找在旋转数组中的应用。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中获得实用的解题技巧和代码实现方法。
      533 14
      |
      算法 Go
      【LeetCode 热题100】深入理解二叉树结构变化与路径特性(力扣104 / 226 / 114 / 543)(Go语言版)
      本博客深入探讨二叉树的深度计算、结构变换与路径分析,涵盖四道经典题目:104(最大深度)、226(翻转二叉树)、114(展开为链表)和543(二叉树直径)。通过递归与遍历策略(前序、后序等),解析每题的核心思路与实现方法。结合代码示例(Go语言),帮助读者掌握二叉树相关算法的精髓。下一讲将聚焦二叉树构造问题,欢迎持续关注!
      396 10
      |
      存储 算法 数据可视化
      【二叉树遍历入门:从中序遍历到层序与右视图】【LeetCode 热题100】94:二叉树的中序遍历、102:二叉树的层序遍历、199:二叉树的右视图(详细解析)(Go语言版)
      本文详细解析了二叉树的三种经典遍历方式:中序遍历(94题)、层序遍历(102题)和右视图(199题)。通过递归与迭代实现中序遍历,深入理解深度优先搜索(DFS);借助队列完成层序遍历和右视图,掌握广度优先搜索(BFS)。文章对比DFS与BFS的思维方式,总结不同遍历的应用场景,为后续构造树结构奠定基础。
      639 10
      |
      Go 索引 Perl
      【LeetCode 热题100】【二叉树构造题精讲:前序 + 中序建树 & 有序数组构造 BST】(详细解析)(Go语言版)
      本文详细解析了二叉树构造的两类经典问题:通过前序与中序遍历重建二叉树(LeetCode 105),以及将有序数组转化为平衡二叉搜索树(BST,LeetCode 108)。文章从核心思路、递归解法到实现细节逐一拆解,强调通过索引控制子树范围以优化性能,并对比两题的不同构造逻辑。最后总结通用构造套路,提供进阶思考方向,帮助彻底掌握二叉树构造类题目。
      904 9
      |
      Go
      【LeetCode 热题100】路径与祖先:二叉树中的深度追踪技巧(力扣437 / 236 )(Go语言版)
      本文深入探讨二叉树中路径与祖先问题,涵盖两道经典题目:LeetCode 437(路径总和 III)和236(最近公共祖先)。对于路径总和 III,文章分析了双递归暴力解法与前缀和优化方法,后者通过哈希表记录路径和,将时间复杂度从O(n²)降至O(n)。在最近公共祖先问题中,采用后序遍历递归查找,利用“自底向上”的思路确定最近公共祖先节点。文中详细解析代码实现与核心要点,帮助读者掌握深度追踪技巧,理解树结构中路径与节点关系的本质。这类问题在面试中高频出现,掌握其解法意义重大。
      325 4
      【LeetCode 43】236.二叉树的最近公共祖先
      【LeetCode 43】236.二叉树的最近公共祖先
      202 0
      【LeetCode 38】617.合并二叉树
      【LeetCode 38】617.合并二叉树
      151 0
      【LeetCode 37】106.从中序与后序遍历构造二叉树
      【LeetCode 37】106.从中序与后序遍历构造二叉树
      182 0
      【LeetCode 34】257.二叉树的所有路径
      【LeetCode 34】257.二叉树的所有路径
      156 0
      【LeetCode 32】111.二叉树的最小深度
      【LeetCode 32】111.二叉树的最小深度
      165 0