给你一棵二叉树的根节点 root
,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。
示例 1:
**输入:** root = [4,2,7,1,3,6,9]
**输出:** [4,7,2,9,6,3,1]
示例 2:
**输入:** root = [2,1,3]
**输出:** [2,3,1]
示例 3:
**输入:** root = []
**输出:** []
提示:
- 树中节点数目范围在
[0, 100]
内
-100 <= Node.val <= 100
递归
我们在做二叉树题目时候,第一想到的应该是用 递归 来解决。
仔细看下题目的 输入 和 输出,输出的左右子树的位置跟输入正好是相反的,于是我们可以递归的交换左右子树来完成这道题。
看一下动画就明白了:
其实就是交换一下左右节点,然后再递归的交换左节点,右节点
根据动画图我们可以总结出递归的两个条件如下:
- 终止条件:当前节点为
null
时返回
- 交换当前节点的左右节点,再递归的交换当前节点的左节点,递归的交换当前节点的右节点
时间复杂度:每个元素都必须访问一次,所以是 $O(n)$
空间复杂度:最坏的情况下,需要存放 $O(h)$ 个函数调用(h是树的高度),所以是 $O(h)$
代码实现如下:
[]1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
| class Solution { public TreeNode invertTree(TreeNode root) { if(root==null) { return null; } TreeNode tmp = root.right; root.right = root.left; root.left = tmp; invertTree(root.left); invertTree(root.right); return root; } }
|
[]1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
| class Solution(object): def invertTree(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: TreeNode """ if not root: return None root.left,root.right = root.right,root.left self.invertTree(root.left) self.invertTree(root.right) return root
|
迭代
递归实现也就是深度优先遍历的方式,那么对应的就是广度优先遍历。
广度优先遍历需要额外的数据结构–队列,来存放临时遍历到的元素。
深度优先遍历的特点是一竿子插到底,不行了再退回来继续;而广度优先遍历的特点是层层扫荡。
所以,我们需要先将根节点放入到队列中,然后不断的迭代队列中的元素。
对当前元素调换其左右子树的位置,然后:
- 判断其左子树是否为空,不为空就放入队列中
- 判断其右子树是否为空,不为空就放入队列中
动态图如下:
深度优先遍历和广度优先遍历,从动画图中看起来很类似,这是因为演示的树层数只有三层。
时间复杂度:同样每个节点都需要入队列/出队列一次,所以是 $O(n)$
空间复杂度:最坏的情况下会包含所有的叶子节点,完全二叉树叶子节点是 n/2
个,所以时间复杂度是 $0(n)$
代码实现如下:
[]1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
| class Solution { public TreeNode invertTree(TreeNode root) { if(root==null) { return null; } LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>(); queue.add(root); while(!queue.isEmpty()) { TreeNode tmp = queue.poll(); TreeNode left = tmp.left; tmp.left = tmp.right; tmp.right = left; if(tmp.left!=null) { queue.add(tmp.left); } if(tmp.right!=null) { queue.add(tmp.right); } } return root; } }
|
[]1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
| class Solution(object): def invertTree(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: TreeNode """ if not root: return None queue = [root] while queue: tmp = queue.pop(0) tmp.left,tmp.right = tmp.right,tmp.left if tmp.left: queue.append(tmp.left) if tmp.right: queue.append(tmp.right) return root
|