ACM 选手图解 LeetCode 翻转二叉树

简介: ACM 选手图解 LeetCode 翻转二叉树

大家好呀,我是翻转蛋。


今天解决翻转二叉树,这是一道看起来很简单的题目,当然做起来也简单。


但是作为一道经典的二叉树题目,这道题存在的意义不只是为了 AC 那一下的快感。


而是要把它和之前所学的内容连起来,你要知道你用了什么方法去解决,继续看接下来的内容,你们就知道我在说什么。

640.png


   LeetCode 226:翻转二叉树



题意


翻转一颗二叉树。


示例


输入:

640.png

输出:

640.png


提示


  • 爱帅蛋
  • 么么哒


   题目解析



题目经典,难度简单。


翻转二叉树,就是将每个节点的左右孩子进行交换。


这个说白了就是分解成了多个重复的子问题,显然可以用递归法来解决。


其实我们在做二叉树相关题目的时候,脑子里的第一反应出来的应该是用递归解决。


再回到“交换”本身,根据“交换”的顺序不同,这道题其实是有 3 种解法


(1) 由上至下


由上至下,就是先交换左右子树,再递归左子树,右子树


这样就是,先换的是根节点的左右子树,剩下内部的子树还没换,那就交给递归去换。

640.png

(2) 由下至上


由下至上,就是先递归左子树,右子树,再交换左右


这就意味着先从叶子节点的交换开始,然后随着递归向上,子树被一个个的翻转。


640.png

(3) 由左至右


由左至右,就是从根节点开始,一层层的遍历,一层层的换


640.png



看完这三种方式,不知道小婊贝们看懂了没...


640.gif

由上至下对应着前序遍历,由下至上对应着后序遍历,由左至右对应着层次遍历。


可能这里有小婊贝好奇:为啥少了个中序遍历?


good question!


其实这道题用中序遍历是可以的,但是会有点怪,不是严格意义上我们说的中序遍历的样子


这个是因为中序遍历的顺序是:左子树、根、右子树,应用在这道题上,如果仿照前序和后序的样子,应该是递归左子树、交换左右子树、递归右子树。


但是这里不能这么做,因为交换了左右子树后,左右子树已经换了位置。递归右子树,其实就是在递归之前的左子树。


所以想用中序遍历,递归法的顺序应该是:递归左子树、交换左右子树、递归左子树。


如果对这几个遍历不熟悉的,可以看下面这几篇文章:


ACM 选手带你玩转二叉树前中后序遍历(递归版)


ACM 选手带你玩转二叉树前中后序遍历(非递归版)


ACM 选手带你玩转二叉树层次遍历(递归 + 非递归)


既然能用递归解决,那就肯定也存在非递归的方法(迭代)。


这样看来,其实本题有 4 种解法,用二叉树的前中后序+层次遍历都可以解决


递归法


因为篇幅原因,这里我以前序遍历为例,解决本题。


根据【递归算法】文章中讲的,实现递归,需要两步:


  • 找出重复的子问题(递推公式)。
  • 终止条件。


根据上面讲的实现递归的两步来实现:


(1) 找出重复的子问题。


这个很好找,前序遍历的顺序是:根、左子树、右子树。


对应到本题是:交换左右子树,左子树,右子树。


对于左子树或者右子树来说,也是同样的操作顺序。


所以这个重复的子问题就出来了,先交换左右子树,再遍历左子树,最后遍历右子树

# 将当前节点的左右子树交换
root.left, root.right = root.right, root.left
# 递归左子树
self.invertTree(root.left)
# 递归右子树
self.invertTree(root.right)


(2) 确定终止条件。


对于二叉树的遍历来说,想终止,即没东西遍历了,没东西遍历自然就停下来了。


那就是当前的节点是空的,既然是空的那就没啥好遍历。


# 递归终止条件
if root == None:
return None


这两点确定好了,代码也就出来了。


Python 代码实现

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
# 递归终止条件
if root == None:
return None
# 将当前节点的左右子树交换
        root.left, root.right = root.right, root.left
# 递归左子树
        self.invertTree(root.left)
# 递归右子树
        self.invertTree(root.right)
return root


Java 代码实现

class Solution {
public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
//递归终止条件
if(root == null) {
return null;
    }
//将当前节点的左右子树交换
TreeNode tmp = root.right;
    root.right = root.left;
    root.left = tmp;
//递归左子树
    invertTree(root.left);
//递归右子树
    invertTree(root.right);
return root;
  }
}

此解法,由于每个节点被遍历一次,且节点间进行了交换,所以时间复杂度为 O(n)


使用递归,在过程中额外调用了栈空间,所以空间复杂度为 O(n)


非递归法(迭代)


同样还是因为篇幅原因,这里我以前序遍历为例。


我在上面递归法中说过,对于本题的顺序是:先交换左右子树,再遍历左子树,最后遍历右子树


因为栈“先入后出”的特点,结合上述的顺序,迭代的过程也就出来了:


每次都是先将根节点放入栈,然后右子树,最后左子树。


具体步骤如下所示:


  • 初始化维护一个栈,将根节点入栈。
  • 当栈不为空时
  • 弹出栈顶元素 node,将栈顶元素 node 的左右子树交换。
  • 若 node 的右子树不为空,右子树入栈。
  • 若 node 的左子树不为空,左子树入栈。


Python 代码实现

class Solution:
def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
if root == None:
return None
        stack = [root]
while stack:
# 当前节点出栈
            node = stack.pop()
# 将当前节点的左右子树交换
            node.left, node.right = node.right, node.left
# 右子树入栈
if node.right:
                stack.append(node.right)
# 左子树入栈
if node.left:
                stack.append(node.left)
        return root

Java 代码实现

class Solution {
public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
//递归终止条件
if(root == null) {
return null;
        }
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
stack.push(root);
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
while(!stack.isEmpty()) {
//当前节点出栈
            TreeNode node = stack.pop();
//将当前节点的左右子树交换
            TreeNode tmp = node.right;
            node.right = node.left;
            node.left = tmp;
//右子树入栈
if(node.right != null) {
stack.push(node.right);
            }
//左子树入栈
if(node.left != null) {
stack.push(node.left);
            }
        }
return root;
    }
}


同样非递归法,时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(n)



图解翻转二叉树到这就结束辣,你学会了嘛?!


本来是个翻转二叉树,谁刚开始能想到翻转能和遍历扯上关系,扯上就算了,竟然还能和好几个遍历都扯上。


你看吧,题目的解决都是从我们过去学过的知识中寻找办法


这道题可以用前序、中序、后序和层次遍历解决,每种遍历又可以用递归和非递归实现。


我抛砖引玉,用了前序的递归和非递归,剩下的当作作业,还有 6 种写法,记得不要偷懒,老老实实动手实现。


当然啦,点赞 + 在看 + 转发也不要忘记,毕竟,要是不会写,本蛋也可以写给你们看。


我是帅蛋,我们下次见啦~

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