LeetCode如何判断树的子结构
小编给大家分享一下LeetCode如何实现树的子结构,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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题目描述
输入两棵二叉树 A 和 B,判断 B 是不是 A 的子结构。(约定空树不是任意一个树的子结构)
B 是 A 的子结构, 即 A 中有出现和 B 相同的结构和节点值。
例如: 给定的树 A:
3
/ \
4 5
/ \
1 2
给定的树 B:
4
/
1
返回 true,因为 B 与 A 的一个子树拥有相同的结构和节点值。
0 <= 节点个数 <= 10000
题目样例
示例 1
输入
A = [1,2,3], B = [3,1]
输出
false
示例 2
输入
A = [3,4,5,1,2], B = [4,1]
输出
true
题目思考
子结构有哪些性质?
解决方案
思路
分析题目, B 是 A 的子结构的话, 那么 B 的节点结构需要完全是 A 的某一部分, 而且该部分中的一部分子树可以不在 B 中(例如题目中 A 的 2 号节点就不在 B 中) 所以我们可以额外定义一个方法, 来递归比较当前 A 和 B 节点是否满足子结构关系 然后从 A 和 B 的根节点开始调用该方法, 如果当前满足条件就直接返回 true, 否则就将 A 移动到其左右子节点位置, 重新与 B 的根节点比较即可 下面代码中有详细的注释, 方便大家理解
复杂度
时间复杂度 O(MN)
假设 A 和 B 的节点数目分别是 M 和 N, 那么最差情况是对于每个 A 节点, 都要调用一次 match 方法遍历整个 B 树, 所以时间复杂度是 O(MN)
空间复杂度 O(M)
isSubStructure 递归调用则最多使用 O(M)
递归栈空间, match 递归调用使用O(min(M, N))
递归栈空间, 所以整体空间复杂度为O(M)
代码
class Solution:
def isSubStructure(self, A: TreeNode, B: TreeNode) -> bool:
if not A or not B:
# 根据题意, B如果是空树一定不满足条件, 而A是空树的话B更不可能是其子结构了
return False
def match(a, b):
if not b:
# 因为A的子树部分可以有部分节点是B没有的, 所以如果当前b节点是空的话是满足条件的情况, 直接返回true
return True
if not a:
# 此时b节点还有值, 但a节点是空了, B不可能是A的子结构
return False
# 既要当前a和b的值相等, 同时各自左右子树部分也要匹配
return a.val == b.val and match(a.left, b.left) and match(
a.right, b.right)
# B是A的子结构的充要条件: 要么当前A和B匹配, 要么A的左右子节点和B匹配
return match(A, B) or self.isSubStructure(
A.left, B) or self.isSubStructure(A.right, B)
以上是“LeetCode如何实现树的子结构”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!
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