合并二叉树(java数据结构与算法)采用的是递归方法

简介: 合并二叉树(java数据结构与算法)采用的是递归方法

合并二叉树(java数据结构与算法)采用的是递归方法


给你两棵二叉树: root1 和 root2 。

想象一下,当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时,两棵树上的一些节点将会重叠(而另一些不会)。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是:如果两个节点重叠,那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值;否则,不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点。

返回合并后的二叉树。

注意: 合并过程必须从两个树的根节点开始。

示例 1:

输入:root1 = [1,3,2,5], root2 = [2,1,3,null,4,null,7]

输出:[3,4,5,5,4,null,7]

示例 2:

输入:root1 = [1], root2 = [1,2]

输出:[2,2]

递归递归

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public TreeNode mergeTrees(TreeNode root1, TreeNode root2) {
        //先考虑三种边界情况
        if(root1 == null && root2 == null){
            return null;
        }
        if(root1 == null){
            return root2;
        }
        if(root2 == null){
            return root1;
        }
        //接下来就是root1和root2都不为空的情况,来一个小小的递归,嘿嘿嘿
        TreeNode root = new TreeNode(root1.val + root2.val);
        root.left = mergeTrees(root1.left , root2.left);
        root.right = mergeTrees(root1.right , root2.right);
        return root;
    }
}

来源:力扣(LeetCode)

链接:https://leetcode.cn/problems/merge-two-binary-trees

相关文章
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
58 4
|
27天前
|
算法
分享一些提高二叉树遍历算法效率的代码示例
这只是简单的示例代码,实际应用中可能还需要根据具体需求进行更多的优化和处理。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。
|
1月前
|
存储 缓存 算法
如何提高二叉树遍历算法的效率?
选择合适的遍历算法,如按层次遍历树时使用广度优先搜索(BFS),中序遍历二叉搜索树以获得有序序列。优化数据结构,如使用线索二叉树减少空指针判断,自定义节点类增加辅助信息。利用递归与非递归的特点,避免栈溢出问题。多线程并行遍历提高速度,注意线程安全。缓存中间结果,避免重复计算。预先计算并存储信息,提高遍历效率。综合运用这些方法,提高二叉树遍历算法的效率。
50 5
|
1月前
|
C语言
【数据结构】二叉树(c语言)(附源码)
本文介绍了如何使用链式结构实现二叉树的基本功能,包括前序、中序、后序和层序遍历,统计节点个数和树的高度,查找节点,判断是否为完全二叉树,以及销毁二叉树。通过手动创建一棵二叉树,详细讲解了每个功能的实现方法和代码示例,帮助读者深入理解递归和数据结构的应用。
111 8
|
29天前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
40 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 JSON 算法
二叉树遍历算法的应用场景有哪些?
【10月更文挑战第29天】二叉树遍历算法作为一种基础而重要的算法,在许多领域都有着不可或缺的应用,它为解决各种复杂的问题提供了有效的手段和思路。随着计算机科学的不断发展,二叉树遍历算法也在不断地被优化和扩展,以适应新的应用场景和需求。
32 0
|
2月前
|
Java C++ 索引
让星星⭐月亮告诉你,LinkedList和ArrayList底层数据结构及方法源码说明
`LinkedList` 和 `ArrayList` 是 Java 中两种常见的列表实现。`LinkedList` 基于双向链表,适合频繁的插入和删除操作,但按索引访问元素效率较低。`ArrayList` 基于动态数组,支持快速随机访问,但在中间位置插入或删除元素时性能较差。两者均实现了 `List` 接口,`LinkedList` 还额外实现了 `Deque` 接口,提供了更多队列操作。
26 3
|
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)
|
2月前
|
存储 算法 搜索推荐
数据结构与算法学习十七:顺序储存二叉树、线索化二叉树
这篇文章主要介绍了顺序存储二叉树和线索化二叉树的概念、特点、实现方式以及应用场景。
28 0
数据结构与算法学习十七:顺序储存二叉树、线索化二叉树
|
2月前
|
存储
ES6中的Set数据结构的常用方法和使用场景
ES6中的Set数据结构的常用方法和使用场景