数据结构与算法——平衡二叉树
本文最后更新于 577 天前,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

平衡二叉树

什么是平衡二叉树: 每个节点的两个子树的高度不会相差超过1。普通树和平衡二叉树的对比:

为什么要用到平衡二叉树:二叉搜索树里面,搜索操作的时间复杂度从$O(logN)$到$O(N)$不等,这是一个巨大的性能差异。而平衡的二叉搜索树的搜索复杂度为$O(logN)$。 常见的平衡二叉树的实现: 红黑树、AVL树、伸展树、树堆

判断是否为平衡二叉树

自底至顶递归: 做先序遍历,从底部开始,判断左右子树高度差,若是平衡二叉树则返回子树的最大高度,若不是则直接输出false。 此题为leetcode第110题,代码如下:

class Solution:
    def recur(self, root):
        # 越过叶子节点,返回高度0
        if not root: 
            return 0

        left = self.recur(root.left)
        if left == -1: 
            return -1

        right = self.recur(root.right)
        if right == -1: 
            return -1
        # 如果高度差大于1则不是平衡二叉树,否则返回左右子树最大高度加1
        return max(left, right) + 1 if abs(left - right) < 2 else -1

    def isBalanced(self, root: TreeNode) -> bool:
        return self.recur(root) != -1

复杂度分析:

  • 时间复杂度:$O(N)$,N 为树的节点数;最差情况下,需要递归遍历树的所有节点。
  • 空间复杂度:$O(N)$,最差情况下(树退化为链表时),系统递归需要使用 $O(N)$ 的栈空间。
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Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
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