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剑指 Offer 27-二叉树的镜像(二叉树的镜像 LCOF)
发表于:2021-12-03 | 分类: 简单
字数统计: 1.2k | 阅读时长: 5分钟 | 阅读量:

原文链接: https://leetcode-cn.com/problems/er-cha-shu-de-jing-xiang-lcof

中文题目

请完成一个函数,输入一个二叉树,该函数输出它的镜像。

例如输入:

     4
   /   \
  2     7
 / \   / \
1   3 6   9

镜像输出:

     4
   /   \
  7     2
 / \   / \
9   6 3   1

 

示例 1:

输入:root = [4,2,7,1,3,6,9]
输出:[4,7,2,9,6,3,1]

 

限制:

0 <= 节点个数 <= 1000

注意:本题与主站 226 题相同:https://leetcode-cn.com/problems/invert-binary-tree/

通过代码

高赞题解

二叉树镜像定义: 对于二叉树中任意节点 $root$ ,设其左 / 右子节点分别为 $left, right$ ;则在二叉树的镜像中的对应 $root$ 节点,其左 / 右子节点分别为 $right, left$ 。

Picture1.png{:width=450}

方法一:递归法

  • 根据二叉树镜像的定义,考虑递归遍历(dfs)二叉树,交换每个节点的左 / 右子节点,即可生成二叉树的镜像。
递归解析:
  1. 终止条件: 当节点 $root$ 为空时(即越过叶节点),则返回 $null$ ;
  2. 递推工作:
    1. 初始化节点 $tmp$ ,用于暂存 $root$ 的左子节点;
    2. 开启递归 右子节点 $mirrorTree(root.right)$ ,并将返回值作为 $root$ 的 左子节点
    3. 开启递归 左子节点 $mirrorTree(tmp)$ ,并将返回值作为 $root$ 的 右子节点
  3. 返回值: 返回当前节点 $root$ ;

Q: 为何需要暂存 $root$ 的左子节点?
A: 在递归右子节点 “$root.left = mirrorTree(root.right);$” 执行完毕后, $root.left$ 的值已经发生改变,此时递归左子节点 $mirrorTree(root.left)$ 则会出问题。

<Picture2.png,Picture3.png,Picture4.png,Picture5.png,Picture6.png,Picture7.png,Picture8.png,Picture9.png,Picture10.png,Picture11.png,Picture12.png>

复杂度分析:
  • 时间复杂度 $O(N)$ : 其中 $N$ 为二叉树的节点数量,建立二叉树镜像需要遍历树的所有节点,占用 $O(N)$ 时间。
  • 空间复杂度 $O(N)$ : 最差情况下(当二叉树退化为链表),递归时系统需使用 $O(N)$ 大小的栈空间。

代码:

Python 利用平行赋值的写法(即 $a, b = b, a$ ),可省略暂存操作。其原理是先将等号右侧打包成元组 $(b,a)$ ,再序列地分给等号左侧的 $a, b$ 序列。

[]
class Solution { public TreeNode mirrorTree(TreeNode root) { if(root == null) return null; TreeNode tmp = root.left; root.left = mirrorTree(root.right); root.right = mirrorTree(tmp); return root; } }
[]
class Solution { public: TreeNode* mirrorTree(TreeNode* root) { if (root == nullptr) return nullptr; TreeNode* tmp = root->left; root->left = mirrorTree(root->right); root->right = mirrorTree(tmp); return root; } };
[]
class Solution: def mirrorTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode: if not root: return root.left, root.right = self.mirrorTree(root.right), self.mirrorTree(root.left) return root
[]
class Solution: def mirrorTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode: if not root: return tmp = root.left root.left = self.mirrorTree(root.right) root.right = self.mirrorTree(tmp) return root

方法二:辅助栈(或队列)

  • 利用栈(或队列)遍历树的所有节点 $node$ ,并交换每个 $node$ 的左 / 右子节点。
算法流程:
  1. 特例处理: 当 $root$ 为空时,直接返回 $null$ ;
  2. 初始化: 栈(或队列),本文用栈,并加入根节点 $root$ 。
  3. 循环交换: 当栈 $stack$ 为空时跳出;
    1. 出栈: 记为 $node$ ;
    2. 添加子节点: 将 $node$ 左和右子节点入栈;
    3. 交换: 交换 $node$ 的左 / 右子节点。
  4. 返回值: 返回根节点 $root$ 。

<Picture13.png,Picture14.png,Picture15.png,Picture16.png,Picture17.png,Picture18.png,Picture19.png,Picture20.png,Picture21.png,Picture22.png,Picture23.png,Picture24.png,Picture25.png,Picture26.png,Picture27.png>

复杂度分析:
  • 时间复杂度 $O(N)$ : 其中 $N$ 为二叉树的节点数量,建立二叉树镜像需要遍历树的所有节点,占用 $O(N)$ 时间。
  • 空间复杂度 $O(N)$ : 如下图所示,最差情况下,栈 $stack$ 最多同时存储 $\frac{N + 1}{2}$ 个节点,占用 $O(N)$ 额外空间。

Picture0.png{:width=450}

代码:
[]
class Solution: def mirrorTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode: if not root: return stack = [root] while stack: node = stack.pop() if node.left: stack.append(node.left) if node.right: stack.append(node.right) node.left, node.right = node.right, node.left return root
[]
class Solution { public TreeNode mirrorTree(TreeNode root) { if(root == null) return null; Stack<TreeNode> stack = new Stack<>() {{ add(root); }}; while(!stack.isEmpty()) { TreeNode node = stack.pop(); if(node.left != null) stack.add(node.left); if(node.right != null) stack.add(node.right); TreeNode tmp = node.left; node.left = node.right; node.right = tmp; } return root; } }
[]
class Solution { public: TreeNode* mirrorTree(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return nullptr; stack<TreeNode*> stack; stack.push(root); while (!stack.empty()) { TreeNode* node = stack.top(); stack.pop(); if (node->left != nullptr) stack.push(node->left); if (node->right != nullptr) stack.push(node->right); TreeNode* tmp = node->left; node->left = node->right; node->right = tmp; } return root; } };

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