跟着姚桑学算法-树的子结构

简介: 剑指offer算法

题.树的子结构

输入两棵二叉树 A,B,判断 B 是不是 A 的子结构。

我们规定空树不是任何树的子结构。

数据范围
每棵树的节点数量 [0,1000]。

样例
树 A:

     8
    / \
   8   7
  / \
 9   2
    / \
   4   7

树 B:

   8
  / \
 9   2

返回 true,因为 B 是 A 的子结构。

【题解】-- 二路归并

代码分为两个部分:

  • 遍历树A中的所有非空节点R;
  • 判断树A中以R为根节点的子树是不是包含和树B一样的结构,且我们从根节点开始匹配;

对于第一部分,直接递归遍历树A即可,遇到非空节点后,就进行第二部分的判断。

对于第二部分,同时从根节点开始遍历两棵子树:

  • 如果树B中的节点为空,则表示当前分支是匹配的,返回true;
  • 如果树A中的节点为空,但树B中的节点不为空,则说明不匹配,返回false;
  • 如果两个节点都不为空,但数值不同,则说明不匹配,返回false;
  • 否则说明当前这个点是匹配的,然后递归判断左子树和右子树是否分别匹配即可;

复杂度分析:

最坏情况下,对于树A中的每个节点都要递归判断一遍,每次判断在最坏情况下需要遍历完树B中的所有节点。
所以时间复杂度是 O(nm),其中 n 是树A中的节点数, m 是树B中的节点数。

C++代码实现:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool hasSubtree(TreeNode* pRoot1, TreeNode* pRoot2) {
        if (!pRoot1 || !pRoot2) return false;
        if (isSame(pRoot1, pRoot2)) return true;
        return hasSubtree(pRoot1->left, pRoot2) || hasSubtree(pRoot1->right, pRoot2);
    }

    bool isSame(TreeNode* pRoot1, TreeNode* pRoot2) {
        if (!pRoot2) return true;
        if (!pRoot1 || pRoot1->val != pRoot2->val) return false;
        return isSame(pRoot1->left, pRoot2->left) && isSame(pRoot1->right, pRoot2->right);
    }
};
目录
相关文章
|
4月前
|
存储 算法 C语言
"揭秘C语言中的王者之树——红黑树:一场数据结构与算法的华丽舞蹈,让你的程序效率飙升,直击性能巅峰!"
【8月更文挑战第20天】红黑树是自平衡二叉查找树,通过旋转和重着色保持平衡,确保高效执行插入、删除和查找操作,时间复杂度为O(log n)。本文介绍红黑树的基本属性、存储结构及其C语言实现。红黑树遵循五项基本规则以保持平衡状态。在C语言中,节点包含数据、颜色、父节点和子节点指针。文章提供了一个示例代码框架,用于创建节点、插入节点并执行必要的修复操作以维护红黑树的特性。
110 1
|
29天前
|
算法
树的遍历算法有哪些?
不同的遍历算法适用于不同的应用场景。深度优先搜索常用于搜索、路径查找等问题;广度优先搜索则在图的最短路径、层次相关的问题中较为常用;而二叉搜索树的遍历在数据排序、查找等方面有重要应用。
27 2
|
2月前
|
存储 算法 关系型数据库
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
这篇文章主要介绍了多路查找树的基本概念,包括二叉树的局限性、多叉树的优化、B树及其变体(如2-3树、B+树、B*树)的特点和应用,旨在帮助读者理解这些数据结构在文件系统和数据库系统中的重要性和效率。
26 0
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
|
3月前
|
大数据 UED 开发者
实战演练:利用Python的Trie树优化搜索算法,性能飙升不是梦!
在数据密集型应用中,高效搜索算法至关重要。Trie树(前缀树/字典树)通过优化字符串处理和搜索效率成为理想选择。本文通过Python实战演示Trie树构建与应用,显著提升搜索性能。Trie树利用公共前缀减少查询时间,支持快速插入、删除和搜索。以下为简单示例代码,展示如何构建及使用Trie树进行搜索与前缀匹配,适用于自动补全、拼写检查等场景,助力提升应用性能与用户体验。
60 2
|
2月前
|
存储 算法
数据结构与算法学习十六:树的知识、二叉树、二叉树的遍历(前序、中序、后序、层次)、二叉树的查找(前序、中序、后序、层次)、二叉树的删除
这篇文章主要介绍了树和二叉树的基础知识,包括树的存储方式、二叉树的定义、遍历方法(前序、中序、后序、层次遍历),以及二叉树的查找和删除操作。
30 0
|
2月前
|
存储 算法 Java
数据结构和算法--分段树
数据结构和算法--分段树
18 0
|
5月前
|
大数据 UED 开发者
实战演练:利用Python的Trie树优化搜索算法,性能飙升不是梦!
【7月更文挑战第19天】Trie树,又称前缀树,是优化字符串搜索的高效数据结构。通过利用公共前缀,Trie树能快速插入、删除和查找字符串。
121 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python实现GBDT(梯度提升树)回归模型(GradientBoostingRegressor算法)项目实战
Python实现GBDT(梯度提升树)回归模型(GradientBoostingRegressor算法)项目实战
163 6
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战
Python实现GBDT(梯度提升树)分类模型(GradientBoostingClassifier算法)并应用网格搜索算法寻找最优参数项目实战
208 3