c/c++语言开发共享C++实现LeetCode(110.平衡二叉树)

[leetcode] 110.balanced binary tree 平衡二叉树

given a binary tree, determine if it is height-balanced.

for this problem, a height-balanced binary tree is defined as:

a binary tree in which the depth of the two subtrees of everynode never differ by more than 1.

example 1:

given the following tree [3,9,20,null,null,15,7]:

    3
/
9  20
/ 
15   7

return true.

example 2:

given the following tree [1,2,2,3,3,null,null,4,4]:

       1
/
2   2
/
3   3
/
4   4

return false.

求二叉树是否平衡，根据题目中的定义，高度平衡二叉树是每一个结点的两个子树的深度差不能超过1，那么我们肯定需要一个求各个点深度的函数，然后对每个节点的两个子树来比较深度差，时间复杂度为o(nlgn)，代码如下：

解法一：

  class solution {  public:      bool isbalanced(treenode *root) {          if (!root) return true;          if (abs(getdepth(root->left) - getdepth(root->right)) > 1) return false;          return isbalanced(root->left) && isbalanced(root->right);          }      int getdepth(treenode *root) {          if (!root) return 0;          return 1 + max(getdepth(root->left), getdepth(root->right));      }  };

上面那个方法正确但不是很高效，因为每一个点都会被上面的点计算深度时访问一次，我们可以进行优化。方法是如果我们发现子树不平衡，则不计算具体的深度，而是直接返回-1。那么优化后的方法为：对于每一个节点，我们通过checkdepth方法递归获得左右子树的深度，如果子树是平衡的，则返回真实的深度，若不平衡，直接返回-1，此方法时间复杂度o(n)，空间复杂度o(h)，参见代码如下：

解法二：

  class solution {  public:          bool isbalanced(treenode *root) {          if (checkdepth(root) == -1) return false;          else return true;      }      int checkdepth(treenode *root) {          if (!root) return 0;          int left = checkdepth(root->left);          if (left == -1) return -1;          int right = checkdepth(root->right);          if (right == -1) return -1;          int diff = abs(left - right);          if (diff > 1) return -1;          else return 1 + max(left, right);      }  };

类似题目：

maximum depth of binary tree

参考资料：

https://leetcode.com/problems/balanced-binary-tree/discuss/35691/the-bottom-up-o(n)-solution-would-be-better

https://leetcode.com/problems/balanced-binary-tree/discuss/35686/java-solution-based-on-height-check-left-and-right-node-in-every-recursion-to-avoid-further-useless-search

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