英文原文
Given the root of a binary tree, invert the tree, and return its root.
Example 1:
Input: root = [4,2,7,1,3,6,9] Output: [4,7,2,9,6,3,1]
Example 2:
Input: root = [2,1,3] Output: [2,3,1]
Example 3:
Input: root = [] Output: []
Constraints:
- The number of nodes in the tree is in the range
[0, 100]. -100 <= Node.val <= 100
中文题目
翻转一棵二叉树。
示例：
输入：
4 / \ 2 7 / \ / \ 1 3 6 9
输出：
4 / \ 7 2 / \ / \ 9 6 3 1
备注:
这个问题是受到 Max Howell 的 原问题 启发的 ：
谷歌：我们90％的工程师使用您编写的软件(Homebrew)，但是您却无法在面试时在白板上写出翻转二叉树这道题，这太糟糕了。
通过代码
高赞题解
递归
我们在做二叉树题目时候，第一想到的应该是用 递归 来解决。
仔细看下题目的 输入 和 输出，输出的左右子树的位置跟输入正好是相反的，于是我们可以递归的交换左右子树来完成这道题。
看一下动画就明白了：
其实就是交换一下左右节点，然后再递归的交换左节点，右节点
根据动画图我们可以总结出递归的两个条件如下：
- 终止条件：当前节点为
null时返回 - 交换当前节点的左右节点，再递归的交换当前节点的左节点，递归的交换当前节点的右节点
时间复杂度：每个元素都必须访问一次，所以是 $O(n)$
空间复杂度：最坏的情况下，需要存放 $O(h)$ 个函数调用(h是树的高度)，所以是 $O(h)$
代码实现如下：
[]class Solution { public TreeNode invertTree(TreeNode root) { //递归函数的终止条件，节点为空时返回 if(root==null) { return null; } //下面三句是将当前节点的左右子树交换 TreeNode tmp = root.right; root.right = root.left; root.left = tmp; //递归交换当前节点的 左子树 invertTree(root.left); //递归交换当前节点的 右子树 invertTree(root.right); //函数返回时就表示当前这个节点，以及它的左右子树 //都已经交换完了 return root; } }
[]class Solution(object): def invertTree(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: TreeNode """ # 递归函数的终止条件，节点为空时返回 if not root: return None # 将当前节点的左右子树交换 root.left,root.right = root.right,root.left # 递归交换当前节点的 左子树和右子树 self.invertTree(root.left) self.invertTree(root.right) # 函数返回时就表示当前这个节点，以及它的左右子树 # 都已经交换完了 return root
迭代
递归实现也就是深度优先遍历的方式，那么对应的就是广度优先遍历。
广度优先遍历需要额外的数据结构–队列，来存放临时遍历到的元素。
深度优先遍历的特点是一竿子插到底，不行了再退回来继续；而广度优先遍历的特点是层层扫荡。
所以，我们需要先将根节点放入到队列中，然后不断的迭代队列中的元素。
对当前元素调换其左右子树的位置，然后：
- 判断其左子树是否为空，不为空就放入队列中
- 判断其右子树是否为空，不为空就放入队列中
动态图如下：
深度优先遍历和广度优先遍历，从动画图中看起来很类似，这是因为演示的树层数只有三层。
时间复杂度：同样每个节点都需要入队列/出队列一次，所以是 $O(n)$
空间复杂度：最坏的情况下会包含所有的叶子节点，完全二叉树叶子节点是 n/2个，所以时间复杂度是 $0(n)$
代码实现如下：
[]class Solution { public TreeNode invertTree(TreeNode root) { if(root==null) { return null; } //将二叉树中的节点逐层放入队列中，再迭代处理队列中的元素 LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>(); queue.add(root); while(!queue.isEmpty()) { //每次都从队列中拿一个节点，并交换这个节点的左右子树 TreeNode tmp = queue.poll(); TreeNode left = tmp.left; tmp.left = tmp.right; tmp.right = left; //如果当前节点的左子树不为空，则放入队列等待后续处理 if(tmp.left!=null) { queue.add(tmp.left); } //如果当前节点的右子树不为空，则放入队列等待后续处理 if(tmp.right!=null) { queue.add(tmp.right); } } //返回处理完的根节点 return root; } }
[]class Solution(object): def invertTree(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: TreeNode """ if not root: return None # 将二叉树中的节点逐层放入队列中，再迭代处理队列中的元素 queue = [root] while queue: # 每次都从队列中拿一个节点，并交换这个节点的左右子树 tmp = queue.pop(0) tmp.left,tmp.right = tmp.right,tmp.left # 如果当前节点的左子树不为空，则放入队列等待后续处理 if tmp.left: queue.append(tmp.left) # 如果当前节点的右子树不为空，则放入队列等待后续处理 if tmp.right: queue.append(tmp.right) # 返回处理完的根节点 return root
统计信息
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|---|---|---|
| 335787 | 426181 | 78.8% |
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