给你一个二叉树的根节点 root , 检查它是否轴对称。 示例 1:
输入:root = [1,2,2,3,4,4,3] 输出:true 示例 2:
输入:root = [1,2,2,null,3,null,3] 输出:false提示:
树中节点数目在范围 [1, 1000] 内
-100 <= Node.val <= 100
思路
递归判断左右子树的子节点是否为镜像对称
方法一:递归
思路和算法
如果一个树的左子树与右子树镜像对称,那么这个树是对称的。 因此,该问题可以转化为:两个树在什么情况下互为镜像?
如果同时满足下面的条件,两个树互为镜像: 它们的两个根结点具有相同的值 每个树的右子树都与另一个树的左子树镜像对称
解题方法
递归调用方法依次判断是否为镜像对称且值是否相等
复杂度
**时间复杂度:**这里遍历了这棵树,渐进时间复杂度为 O(n)。
**空间复杂度:**这里的空间复杂度和递归使用的栈空间有关,这里递归层数不超过 n,故渐进空间复杂度为 O(n)。
JAVA代码实现(递归)
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
//如果传入的root为空则返回true
if(root == null){
return true;
}else if(root.left == null && root.right == null){//如果左子树为空且右子树为空则返回true
return true;
}else{
//否则返回调用方法
return isMirrorSymmetry(root.left,root.right);
}
}
//写一个判断左右子树是否镜像对称 传入的参数为左子树和右子树
public boolean isMirrorSymmetry(TreeNode left,TreeNode right){
//如果左子树为空且右子树为空 返回true
if(left == null && right == null){
return true;
}
//如果左右子树其中一个为空则返回false
if (left == null || right == null){
return false;
}
//两个值不相等返回false
if (left.val != right.val){
return false;
}
//判断left的左树和right的右树是否相等 && left的右树和right的左树是否相等(调用方法继续判断)
return isMirrorSymmetry(left.left,right.right) && isMirrorSymmetry(left.right, right.left);
}
}
方法二:迭代
思路和算法
「方法一」中我们用递归的方法实现了对称性的判断,那么如何用迭代的方法实现呢?首先我们引入一个队列,这是把递归程序改写成迭代程序的常用方法。初始化时我们把根节点入队两次。每次提取两个结点并比较它们的值(队列中每两个连续的结点应该是相等的,而且它们的子树互为镜像),然后将两个结点的左右子结点按相反的顺序插入队列中。当队列为空时,或者我们检测到树不对称(即从队列中取出两个不相等的连续结点)时,该算法结束。
在这里插入代码片class Solution {
public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
return check(root, root);
}
public boolean check(TreeNode u, TreeNode v) {
Queue<TreeNode> q = new LinkedList<TreeNode>();
q.offer(u);
q.offer(v);
while (!q.isEmpty()) {
u = q.poll();
v = q.poll();
if (u == null && v == null) {
continue;
}
if ((u == null || v == null) || (u.val != v.val)) {
return false;
}
q.offer(u.left);
q.offer(v.right);
q.offer(u.right);
q.offer(v.left);
}
return true;
}
}
复杂度分析
时间复杂度:O(n)O(n)O(n),同「方法一」。
空间复杂度:这里需要用一个队列来维护节点,每个节点最多进队一次,出队一次,队列中最多不会超过 nnn 个点,故渐进空间复杂度为
O(n)O(n)O(n)。