0558-四叉树交集

Raphael Liu Lv10

二进制矩阵中的所有元素不是 0 就是 1

给你两个四叉树,quadTree1quadTree2。其中 quadTree1 表示一个 n * n 二进制矩阵,而
quadTree2 表示另一个 n * n 二进制矩阵。

请你返回一个表示 n * n 二进制矩阵的四叉树,它是 quadTree1quadTree2 所表示的两个二进制矩阵进行
按位逻辑或运算 的结果。

注意,当 isLeafFalse 时,你可以把 True 或者 False 赋值给节点,两种值都会被判题机制 接受

四叉树数据结构中,每个内部节点只有四个子节点。此外,每个节点都有两个属性:

  • val:储存叶子结点所代表的区域的值。1 对应 True ,0 对应 False

  • isLeaf: 当这个节点是一个叶子结点时为 True ,如果它有 4 个子节点则为 False

    class Node {
    public boolean val;
        public boolean isLeaf;
        public Node topLeft;
        public Node topRight;
        public Node bottomLeft;
        public Node bottomRight;
    }

我们可以按以下步骤为二维区域构建四叉树:

  1. 如果当前网格的值相同(即,全为 0 或者全为 1),将 isLeaf 设为 True ,将 val 设为网格相应的值,并将四个子节点都设为 Null 然后停止。
  2. 如果当前网格的值不同,将 isLeaf 设为 False, 将 val 设为任意值,然后如下图所示,将当前网格划分为四个子网格。
  3. 使用适当的子网格递归每个子节点。

如果你想了解更多关于四叉树的内容,可以参考 wiki

四叉树格式:

输出为使用层序遍历后四叉树的序列化形式,其中 null 表示路径终止符,其下面不存在节点。

它与二叉树的序列化非常相似。唯一的区别是节点以列表形式表示 [isLeaf, val]

如果 isLeaf 或者 val 的值为 True ,则表示它在列表 [isLeaf, val] 中的值为 1 ;如果 isLeaf
或者 val 的值为 False ,则表示值为 0

示例 1:


**输入:** quadTree1 = [[0,1],[1,1],[1,1],[1,0],[1,0]]
, quadTree2 = [[0,1],[1,1],[0,1],[1,1],[1,0],null,null,null,null,[1,0],[1,0],[1,1],[1,1]]
**输出:** [[0,0],[1,1],[1,1],[1,1],[1,0]]
**解释:** quadTree1 和 quadTree2 如上所示。由四叉树所表示的二进制矩阵也已经给出。
如果我们对这两个矩阵进行按位逻辑或运算,则可以得到下面的二进制矩阵,由一个作为结果的四叉树表示。
注意,我们展示的二进制矩阵仅仅是为了更好地说明题意,你无需构造二进制矩阵来获得结果四叉树。
![](https://assets.leetcode.com/uploads/2020/02/11/qtr.png)

示例 2:

**输入:** quadTree1 = [[1,0]]
, quadTree2 = [[1,0]]
**输出:** [[1,0]]
**解释:** 两个数所表示的矩阵大小都为 1*1,值全为 0 
结果矩阵大小为 1*1,值全为 0 。

示例 3:

**输入:** quadTree1 = [[0,0],[1,0],[1,0],[1,1],[1,1]]
, quadTree2 = [[0,0],[1,1],[1,1],[1,0],[1,1]]
**输出:** [[1,1]]

示例 4:

**输入:** quadTree1 = [[0,0],[1,1],[1,0],[1,1],[1,1]]
, quadTree2 = [[0,0],[1,1],[0,1],[1,1],[1,1],null,null,null,null,[1,1],[1,0],[1,0],[1,1]]
**输出:** [[0,0],[1,1],[0,1],[1,1],[1,1],null,null,null,null,[1,1],[1,0],[1,0],[1,1]]

示例 5:

**输入:** quadTree1 = [[0,1],[1,0],[0,1],[1,1],[1,0],null,null,null,null,[1,0],[1,0],[1,1],[1,1]]
, quadTree2 = [[0,1],[0,1],[1,0],[1,1],[1,0],[1,0],[1,0],[1,1],[1,1]]
**输出:** [[0,0],[0,1],[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,0],[1,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[1,1]]

提示:

  • quadTree1quadTree2 都是符合题目要求的四叉树,每个都代表一个 n * n 的矩阵。
  • n == 2^x ,其中 0 <= x <= 9.

方法一:分治

思路与算法

题目给出两棵「四叉树」——quadTree}_1,和 quadTree}_2,它们分别代表一个 n \times n 的矩阵,且每一个子节点都是父节点对应矩阵区域的 \dfrac{1/4 区域:

  • topLeft 节点为其父节点对应的矩阵区域左上角的 \dfrac{1/4 区域。
  • topRight 节点为其父节点对应的矩阵区域右上角的 \dfrac{1/4 区域。
  • bottomLeft 节点为其父节点对应的矩阵区域左下角的 \dfrac{1/4 区域。
  • bottomRight 节点为其父节点对应的矩阵区域右下角的 \dfrac{1/4 区域。

我们需要把这两个矩阵中的对应位置的值进行「或」操作,然后返回操作后的矩阵即可。对于 \forall x \in {0,1\,有 0 | x = x 和 1 | x = 1 成立。那么我们按照两棵树的对应的节点来进行合并操作,假设当前我们操作的两个节点分别为 node}_1 和 node}_2,记节点的合并操作为 node}_1 | \textit{node}_2:

  1. node}_1 为叶子节点时:
    • 如果 node}_1 的值为 1,那么 node}_1 | \textit{node}_2 = \textit{node}_1。
    • 否则 node}_1 | \textit{node}_2 = \textit{node}_2。
  2. node}_2 为叶子节点时:
    • 如果 node}_2 的值为 1,那么 node}_1 | \textit{node}_2 = \textit{node}_2。
    • 否则 node}_1 | \textit{node}_2 = \textit{node}_1。
  3. 两者都不是叶子节点时:那么分别对两者的四个子节点来进行对应的分治处理——分别进行合并操作,然后再判断合并后的四个子节点的对应区域是否都为一个全 0 或者全 1 区域,如果是则原节点为叶子节点,否则原节点不是叶子节点,且四个子节点为上面合并操作后的四个对应子节点。

代码

[sol1-Python3]
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class Solution:
def intersect(self, quadTree1: 'Node', quadTree2: 'Node') -> 'Node':
if quadTree1.isLeaf:
return Node(True, True) if quadTree1.val else quadTree2
if quadTree2.isLeaf:
return self.intersect(quadTree2, quadTree1)
o1 = self.intersect(quadTree1.topLeft, quadTree2.topLeft)
o2 = self.intersect(quadTree1.topRight, quadTree2.topRight)
o3 = self.intersect(quadTree1.bottomLeft, quadTree2.bottomLeft)
o4 = self.intersect(quadTree1.bottomRight, quadTree2.bottomRight)
if o1.isLeaf and o2.isLeaf and o3.isLeaf and o4.isLeaf and o1.val == o2.val == o3.val == o4.val:
return Node(o1.val, True)
return Node(False, False, o1, o2, o3, o4)
[sol1-C++]
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class Solution {
public:
Node* intersect(Node* quadTree1, Node* quadTree2) {
if (quadTree1->isLeaf) {
if (quadTree1->val) {
return new Node(true, true);
}
return new Node(quadTree2->val, quadTree2->isLeaf, quadTree2->topLeft, quadTree2->topRight, quadTree2->bottomLeft, quadTree2->bottomRight);
}
if (quadTree2->isLeaf) {
return intersect(quadTree2, quadTree1);
}
Node* o1 = intersect(quadTree1->topLeft, quadTree2->topLeft);
Node* o2 = intersect(quadTree1->topRight, quadTree2->topRight);
Node* o3 = intersect(quadTree1->bottomLeft, quadTree2->bottomLeft);
Node* o4 = intersect(quadTree1->bottomRight, quadTree2->bottomRight);
if (o1->isLeaf && o2->isLeaf && o3->isLeaf && o4->isLeaf && o1->val == o2->val && o1->val == o3->val && o1->val == o4->val) {
return new Node(o1->val, true);
}
return new Node(false, false, o1, o2, o3, o4);
}
};
[sol1-Java]
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class Solution {
public Node intersect(Node quadTree1, Node quadTree2) {
if (quadTree1.isLeaf) {
if (quadTree1.val) {
return new Node(true, true);
}
return new Node(quadTree2.val, quadTree2.isLeaf, quadTree2.topLeft, quadTree2.topRight, quadTree2.bottomLeft, quadTree2.bottomRight);
}
if (quadTree2.isLeaf) {
return intersect(quadTree2, quadTree1);
}
Node o1 = intersect(quadTree1.topLeft, quadTree2.topLeft);
Node o2 = intersect(quadTree1.topRight, quadTree2.topRight);
Node o3 = intersect(quadTree1.bottomLeft, quadTree2.bottomLeft);
Node o4 = intersect(quadTree1.bottomRight, quadTree2.bottomRight);
if (o1.isLeaf && o2.isLeaf && o3.isLeaf && o4.isLeaf && o1.val == o2.val && o1.val == o3.val && o1.val == o4.val) {
return new Node(o1.val, true);
}
return new Node(false, false, o1, o2, o3, o4);
}
}
[sol1-C#]
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public class Solution {
public Node Intersect(Node quadTree1, Node quadTree2) {
if (quadTree1.isLeaf) {
if (quadTree1.val) {
return new Node(true, true);
}
return new Node(quadTree2.val, quadTree2.isLeaf, quadTree2.topLeft, quadTree2.topRight, quadTree2.bottomLeft, quadTree2.bottomRight);
}
if (quadTree2.isLeaf) {
return Intersect(quadTree2, quadTree1);
}
Node o1 = Intersect(quadTree1.topLeft, quadTree2.topLeft);
Node o2 = Intersect(quadTree1.topRight, quadTree2.topRight);
Node o3 = Intersect(quadTree1.bottomLeft, quadTree2.bottomLeft);
Node o4 = Intersect(quadTree1.bottomRight, quadTree2.bottomRight);
if (o1.isLeaf && o2.isLeaf && o3.isLeaf && o4.isLeaf && o1.val == o2.val && o1.val == o3.val && o1.val == o4.val) {
return new Node(o1.val, true);
}
return new Node(false, false, o1, o2, o3, o4);
}
}
[sol1-Golang]
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func intersect(quadTree1, quadTree2 *Node) *Node {
if quadTree1.IsLeaf {
if quadTree1.Val {
return &Node{Val: true, IsLeaf: true}
}
return quadTree2
}
if quadTree2.IsLeaf {
return intersect(quadTree2, quadTree1)
}
o1 := intersect(quadTree1.TopLeft, quadTree2.TopLeft)
o2 := intersect(quadTree1.TopRight, quadTree2.TopRight)
o3 := intersect(quadTree1.BottomLeft, quadTree2.BottomLeft)
o4 := intersect(quadTree1.BottomRight, quadTree2.BottomRight)
if o1.IsLeaf && o2.IsLeaf && o3.IsLeaf && o4.IsLeaf && o1.Val == o2.Val && o1.Val == o3.Val && o1.Val == o4.Val {
return &Node{Val: o1.Val, IsLeaf: true}
}
return &Node{false, false, o1, o2, o3, o4}
}
[sol1-JavaScript]
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var intersect = function(quadTree1, quadTree2) {
if (quadTree1.isLeaf) {
if (quadTree1.val) {
return new Node(true, true);
}
return new Node(quadTree2.val, quadTree2.isLeaf, quadTree2.topLeft, quadTree2.topRight, quadTree2.bottomLeft, quadTree2.bottomRight);
}
if (quadTree2.isLeaf) {
return intersect(quadTree2, quadTree1);
}
const o1 = intersect(quadTree1.topLeft, quadTree2.topLeft);
const o2 = intersect(quadTree1.topRight, quadTree2.topRight);
const o3 = intersect(quadTree1.bottomLeft, quadTree2.bottomLeft);
const o4 = intersect(quadTree1.bottomRight, quadTree2.bottomRight);
if (o1.isLeaf && o2.isLeaf && o3.isLeaf && o4.isLeaf && o1.val === o2.val && o1.val === o3.val && o1.val === o4.val) {
return new Node(o1.val, true);
}
return new Node(false, false, o1, o2, o3, o4);
};

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n^2),其中 n 是四叉树 quadTree}_1 和 quadTree}_2 对应矩阵的边长。最坏的情况下,整个矩阵都会被遍历。

  • 空间复杂度:O(\log n),其中 n 是四叉树 quadTree}_1 和 quadTree}_2 对应矩阵的边长。空间开销主要为递归的空间开销。

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