0993-二叉树的堂兄弟节点

Raphael Liu Lv10

在二叉树中,根节点位于深度 0 处,每个深度为 k 的节点的子节点位于深度 k+1 处。

如果二叉树的两个节点深度相同,但 父节点不同 ,则它们是一对 堂兄弟节点

我们给出了具有唯一值的二叉树的根节点 root ,以及树中两个不同节点的值 xy

只有与值 xy 对应的节点是堂兄弟节点时,才返回 true 。否则,返回 false

示例 1:
![](https://assets.leetcode-cn.com/aliyun-lc-
upload/uploads/2019/02/16/q1248-01.png)

**输入:** root = [1,2,3,4], x = 4, y = 3
**输出:** false

示例 2:
![](https://assets.leetcode-cn.com/aliyun-lc-
upload/uploads/2019/02/16/q1248-02.png)

**输入:** root = [1,2,3,null,4,null,5], x = 5, y = 4
**输出:** true

示例 3:

![](https://assets.leetcode-cn.com/aliyun-lc-
upload/uploads/2019/02/16/q1248-03.png)

**输入:** root = [1,2,3,null,4], x = 2, y = 3
**输出:** false

提示:

  • 二叉树的节点数介于 2100 之间。
  • 每个节点的值都是唯一的、范围为 1100 的整数。

前言

要想判断两个节点 x 和 y 是否为堂兄弟节点,我们就需要求出这两个节点分别的「深度」以及「父节点」。

因此,我们可以从根节点开始,对树进行一次遍历,在遍历的过程中维护「深度」以及「父节点」这两个信息。当我们遍历到 x 或 y 节点时,就将信息记录下来;当这两个节点都遍历完成了以后,我们就可以退出遍历的过程,判断它们是否为堂兄弟节点了。

常见的遍历方法有两种:深度优先搜索和广度优先搜索。

方法一:深度优先搜索

思路与算法

我们只需要在深度优先搜索的递归函数中增加表示「深度」以及「父节点」的两个参数即可。

代码

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class Solution {
private:
// x 的信息
int x;
TreeNode* x_parent;
int x_depth;
bool x_found = false;

// y 的信息
int y;
TreeNode* y_parent;
int y_depth;
bool y_found = false;

public:
void dfs(TreeNode* node, int depth, TreeNode* parent) {
if (!node) {
return;
}

if (node->val == x) {
tie(x_parent, x_depth, x_found) = tuple{parent, depth, true};
}
else if (node->val == y) {
tie(y_parent, y_depth, y_found) = tuple{parent, depth, true};
}

// 如果两个节点都找到了,就可以提前退出遍历
// 即使不提前退出,对最坏情况下的时间复杂度也不会有影响
if (x_found && y_found) {
return;
}

dfs(node->left, depth + 1, node);

if (x_found && y_found) {
return;
}

dfs(node->right, depth + 1, node);
}

bool isCousins(TreeNode* root, int x, int y) {
this->x = x;
this->y = y;
dfs(root, 0, nullptr);
return x_depth == y_depth && x_parent != y_parent;
}
};
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class Solution {
// x 的信息
int x;
TreeNode xParent;
int xDepth;
boolean xFound = false;

// y 的信息
int y;
TreeNode yParent;
int yDepth;
boolean yFound = false;

public boolean isCousins(TreeNode root, int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;
dfs(root, 0, null);
return xDepth == yDepth && xParent != yParent;
}

public void dfs(TreeNode node, int depth, TreeNode parent) {
if (node == null) {
return;
}

if (node.val == x) {
xParent = parent;
xDepth = depth;
xFound = true;
} else if (node.val == y) {
yParent = parent;
yDepth = depth;
yFound = true;
}

// 如果两个节点都找到了,就可以提前退出遍历
// 即使不提前退出,对最坏情况下的时间复杂度也不会有影响
if (xFound && yFound) {
return;
}

dfs(node.left, depth + 1, node);

if (xFound && yFound) {
return;
}

dfs(node.right, depth + 1, node);
}
}
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public class Solution {
// x 的信息
int x;
TreeNode xParent;
int xDepth;
bool xFound = false;

// y 的信息
int y;
TreeNode yParent;
int yDepth;
bool yFound = false;

public bool IsCousins(TreeNode root, int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;
DFS(root, 0, null);
return xDepth == yDepth && xParent != yParent;
}

public void DFS(TreeNode node, int depth, TreeNode parent) {
if (node == null) {
return;
}

if (node.val == x) {
xParent = parent;
xDepth = depth;
xFound = true;
} else if (node.val == y) {
yParent = parent;
yDepth = depth;
yFound = true;
}

// 如果两个节点都找到了,就可以提前退出遍历
// 即使不提前退出,对最坏情况下的时间复杂度也不会有影响
if (xFound && yFound) {
return;
}

DFS(node.left, depth + 1, node);

if (xFound && yFound) {
return;
}

DFS(node.right, depth + 1, node);
}
}
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class Solution:
def isCousins(self, root: TreeNode, x: int, y: int) -> bool:
# x 的信息
x_parent, x_depth, x_found = None, None, False
# y 的信息
y_parent, y_depth, y_found = None, None, False

def dfs(node: TreeNode, depth: int, parent: TreeNode):
if not node:
return

nonlocal x_parent, y_parent, x_depth, y_depth, x_found, y_found

if node.val == x:
x_parent, x_depth, x_found = parent, depth, True
elif node.val == y:
y_parent, y_depth, y_found = parent, depth, True

# 如果两个节点都找到了,就可以提前退出遍历
# 即使不提前退出,对最坏情况下的时间复杂度也不会有影响
if x_found and y_found:
return

dfs(node.left, depth + 1, node)

if x_found and y_found:
return

dfs(node.right, depth + 1, node)

dfs(root, 0, None)
return x_depth == y_depth and x_parent != y_parent
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var isCousins = function(root, x, y) {
// x 的信息
let x_parent = null, x_depth = null, x_found = false;
// y 的信息
let y_parent = null, y_depth = null, y_found = false;

const dfs = (node, depth, parent) => {
if (!node) {
return;
}
if (node.val === x) {
[x_parent, x_depth, x_found] = [parent, depth, true];
} else if (node.val === y) {
[y_parent, y_depth, y_found] = [parent, depth, true];
}

// 如果两个节点都找到了,就可以提前退出遍历
// 即使不提前退出,对最坏情况下的时间复杂度也不会有影响
if (x_found && y_found) {
return;
}

dfs(node.left, depth + 1, node);

if (x_found && y_found) {
return;
}

dfs(node.right, depth + 1, node);
}
dfs(root, 0, null);
return x_depth === y_depth && x_parent !== y_parent;
};
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func isCousins(root *TreeNode, x, y int) bool {
var xParent, yParent *TreeNode
var xDepth, yDepth int
var xFound, yFound bool

var dfs func(node, parent *TreeNode, depth int)
dfs = func(node, parent *TreeNode, depth int) {
if node == nil {
return
}

if node.Val == x {
xParent, xDepth, xFound = parent, depth, true
} else if node.Val == y {
yParent, yDepth, yFound = parent, depth, true
}

// 如果两个节点都找到了,就可以提前退出遍历
// 即使不提前退出,对最坏情况下的时间复杂度也不会有影响
if xFound && yFound {
return
}

dfs(node.Left, node, depth+1)

if xFound && yFound {
return
}

dfs(node.Right, node, depth+1)
}
dfs(root, nil, 0)

return xDepth == yDepth && xParent != yParent
}
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// x 的信息
int x_target;
struct TreeNode* x_parent;
int x_depth;
bool x_found;

// y 的信息
int y_target;
struct TreeNode* y_parent;
int y_depth;
bool y_found;

void dfs(struct TreeNode* node, int depth, struct TreeNode* parent) {
if (!node) {
return;
}

if (node->val == x_target) {
x_parent = parent;
x_depth = depth;
x_found = true;
} else if (node->val == y_target) {
y_parent = parent;
y_depth = depth;
y_found = true;
}

// 如果两个节点都找到了,就可以提前退出遍历
// 即使不提前退出,对最坏情况下的时间复杂度也不会有影响
if (x_found && y_found) {
return;
}

dfs(node->left, depth + 1, node);

if (x_found && y_found) {
return;
}

dfs(node->right, depth + 1, node);
}

bool isCousins(struct TreeNode* root, int x, int y) {
x_target = x;
y_target = y;
x_found = false;
y_found = false;
dfs(root, 0, NULL);
return x_depth == y_depth && x_parent != y_parent;
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是树中的节点个数。在最坏情况下,我们需要遍历整棵树,时间复杂度为 O(n)。

  • 空间复杂度:O(n),即为深度优先搜索的过程中需要使用的栈空间。在最坏情况下,树呈现链状结构,递归的深度为 O(n)。

方法二:广度优先搜索

思路与算法

在广度优先搜索的过程中,每当我们从队首取出一个节点,它就会作为「父节点」,将最多两个子节点放入队尾。因此,除了节点以外,我们只需要在队列中额外存储「深度」的信息即可。

代码

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class Solution {
private:
// x 的信息
int x;
TreeNode* x_parent;
int x_depth;
bool x_found = false;

// y 的信息
int y;
TreeNode* y_parent;
int y_depth;
bool y_found = false;

public:
// 用来判断是否遍历到 x 或 y 的辅助函数
void update(TreeNode* node, TreeNode* parent, int depth) {
if (node->val == x) {
tie(x_parent, x_depth, x_found) = tuple{parent, depth, true};
}
else if (node->val == y) {
tie(y_parent, y_depth, y_found) = tuple{parent, depth, true};
}
}

bool isCousins(TreeNode* root, int x, int y) {
this->x = x;
this->y = y;
queue<pair<TreeNode*, int>> q;
q.emplace(root, 0);
update(root, nullptr, 0);

while (!q.empty()) {
auto&& [node, depth] = q.front();
if (node->left) {
q.emplace(node->left, depth + 1);
update(node->left, node, depth + 1);
}
if (node->right) {
q.emplace(node->right, depth + 1);
update(node->right, node, depth + 1);
}
if (x_found && y_found) {
break;
}
q.pop();
}

return x_depth == y_depth && x_parent != y_parent;
}
};
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class Solution {
// x 的信息
int x;
TreeNode xParent;
int xDepth;
boolean xFound = false;

// y 的信息
int y;
TreeNode yParent;
int yDepth;
boolean yFound = false;

public boolean isCousins(TreeNode root, int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;

Queue<TreeNode> nodeQueue = new LinkedList<TreeNode>();
Queue<Integer> depthQueue = new LinkedList<Integer>();
nodeQueue.offer(root);
depthQueue.offer(0);
update(root, null, 0);

while (!nodeQueue.isEmpty()) {
TreeNode node = nodeQueue.poll();
int depth = depthQueue.poll();
if (node.left != null) {
nodeQueue.offer(node.left);
depthQueue.offer(depth + 1);
update(node.left, node, depth + 1);
}
if (node.right != null) {
nodeQueue.offer(node.right);
depthQueue.offer(depth + 1);
update(node.right, node, depth + 1);
}
if (xFound && yFound) {
break;
}
}

return xDepth == yDepth && xParent != yParent;
}

// 用来判断是否遍历到 x 或 y 的辅助函数
public void update(TreeNode node, TreeNode parent, int depth) {
if (node.val == x) {
xParent = parent;
xDepth = depth;
xFound = true;
} else if (node.val == y) {
yParent = parent;
yDepth = depth;
yFound = true;
}
}
}
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public class Solution {
// x 的信息
int x;
TreeNode xParent;
int xDepth;
bool xFound = false;

// y 的信息
int y;
TreeNode yParent;
int yDepth;
bool yFound = false;

public bool IsCousins(TreeNode root, int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;

Queue<Tuple<TreeNode, int>> queue = new Queue<Tuple<TreeNode, int>>();
queue.Enqueue(new Tuple<TreeNode, int>(root, 0));
Update(root, null, 0);

while (queue.Count > 0) {
Tuple<TreeNode, int> tuple = queue.Dequeue();
TreeNode node = tuple.Item1;
int depth = tuple.Item2;
if (node.left != null) {
queue.Enqueue(new Tuple<TreeNode, int>(node.left, depth + 1));
Update(node.left, node, depth + 1);
}
if (node.right != null) {
queue.Enqueue(new Tuple<TreeNode, int>(node.right, depth + 1));
Update(node.right, node, depth + 1);
}
if (xFound && yFound) {
break;
}
}

return xDepth == yDepth && xParent != yParent;
}

// 用来判断是否遍历到 x 或 y 的辅助函数
public void Update(TreeNode node, TreeNode parent, int depth) {
if (node.val == x) {
xParent = parent;
xDepth = depth;
xFound = true;
} else if (node.val == y) {
yParent = parent;
yDepth = depth;
yFound = true;
}
}
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class Solution:
def isCousins(self, root: TreeNode, x: int, y: int) -> bool:
# x 的信息
x_parent, x_depth, x_found = None, None, False
# y 的信息
y_parent, y_depth, y_found = None, None, False

# 用来判断是否遍历到 x 或 y 的辅助函数
def update(node: TreeNode, parent: TreeNode, depth: int):
if node.val == x:
nonlocal x_parent, x_depth, x_found
x_parent, x_depth, x_found = parent, depth, True
elif node.val == y:
nonlocal y_parent, y_depth, y_found
y_parent, y_depth, y_found = parent, depth, True

q = collections.deque([(root, 0)])
update(root, None, 0)

while q:
node, depth = q.popleft()
if node.left:
q.append((node.left, depth + 1))
update(node.left, node, depth + 1)
if node.right:
q.append((node.right, depth + 1))
update(node.right, node, depth + 1)

if x_found and y_found:
break

return x_depth == y_depth and x_parent != y_parent
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var isCousins = function(root, x, y) {
// x 的信息
let x_parent = null, x_depth = null, x_found = false;
// y 的信息
let y_parent = null, y_depth = null, y_found = false;

// 用来判断是否遍历到 x 或 y 的辅助函数
const update = (node, parent, depth) => {
if (node.val === x) {
[x_parent, x_depth, x_found] = [parent, depth, true];
} else if (node.val === y) {
[y_parent, y_depth, y_found] = [parent, depth, true];
}
}

q = [[root, 0]];
update(root, null, 0);

while (q.length) {
const [node, depth] = q.shift()
if (node.left){
q.push([node.left, depth + 1]);
update(node.left, node, depth + 1);
}
if (node.right) {
q.push([node.right, depth + 1]);
update(node.right, node, depth + 1);
}

if (x_found && y_found) {
break;
}
}

return x_depth === y_depth && x_parent !== y_parent;
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func isCousins(root *TreeNode, x, y int) bool {
var xParent, yParent *TreeNode
var xDepth, yDepth int
var xFound, yFound bool

// 用来判断是否遍历到 x 或 y 的辅助函数
update := func(node, parent *TreeNode, depth int) {
if node.Val == x {
xParent, xDepth, xFound = parent, depth, true
} else if node.Val == y {
yParent, yDepth, yFound = parent, depth, true
}
}

type pair struct {
node *TreeNode
depth int
}
q := []pair{{root, 0}}
update(root, nil, 0)
for len(q) > 0 && (!xFound || !yFound) {
node, depth := q[0].node, q[0].depth
q = q[1:]
if node.Left != nil {
q = append(q, pair{node.Left, depth + 1})
update(node.Left, node, depth+1)
}
if node.Right != nil {
q = append(q, pair{node.Right, depth + 1})
update(node.Right, node, depth+1)
}
}

return xDepth == yDepth && xParent != yParent
}
[sol2-C]
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// x 的信息
int x_target;
struct TreeNode* x_parent;
int x_depth;
bool x_found;

// y 的信息
int y_target;
struct TreeNode* y_parent;
int y_depth;
bool y_found;

// 用来判断是否遍历到 x 或 y 的辅助函数
void update(struct TreeNode* node, struct TreeNode* parent, int depth) {
if (node->val == x_target) {
x_parent = parent;
x_depth = depth;
x_found = true;
} else if (node->val == y_target) {
y_parent = parent;
y_depth = depth;
y_found = true;
}
}

struct Node {
struct TreeNode* node;
int depth;
};

bool isCousins(struct TreeNode* root, int x, int y) {
x_target = x;
y_target = y;
x_found = false;
y_found = false;

struct Node q[100];
int left = 0, right = 0;
q[right++] = (struct Node){root, 0};
update(root, NULL, 0);

while (left < right) {
if (q[left].node->left) {
q[right++] = (struct Node){q[left].node->left, q[left].depth + 1};
update(q[left].node->left, q[left].node, q[left].depth + 1);
}
if (q[left].node->right) {
q[right++] = (struct Node){q[left].node->right, q[left].depth + 1};
update(q[left].node->right, q[left].node, q[left].depth + 1);
}
if (x_found && y_found) {
break;
}
left++;
}

return x_depth == y_depth && x_parent != y_parent;
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是树中的节点个数。在最坏情况下,我们需要遍历整棵树,时间复杂度为 O(n)。

  • 空间复杂度:O(n),即为广度优先搜索的过程中需要使用的队列空间。


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