1123-最深叶节点的最近公共祖先

Raphael Liu Lv10

给你一个有根节点 root 的二叉树,返回它 最深的叶节点的最近公共祖先

回想一下:

  • 叶节点 是二叉树中没有子节点的节点
  • 树的根节点的 **深度 **为 0,如果某一节点的深度为 d,那它的子节点的深度就是 d+1
  • 如果我们假定 A 是一组节点 S最近公共祖先S 中的每个节点都在以 A 为根节点的子树中,且 A 的深度达到此条件下可能的最大值。

示例 1:

**输入:** root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]
**输出:** [2,7,4]
**解释:** 我们返回值为 2 的节点,在图中用黄色标记。
在图中用蓝色标记的是树的最深的节点。
注意,节点 6、0 和 8 也是叶节点,但是它们的深度是 2 ,而节点 7 和 4 的深度是 3 。

示例 2:

**输入:** root = [1]
**输出:** [1]
**解释:** 根节点是树中最深的节点,它是它本身的最近公共祖先。

示例 3:

**输入:** root = [0,1,3,null,2]
**输出:** [2]
**解释:** 树中最深的叶节点是 2 ,最近公共祖先是它自己。

提示:

  • 树中的节点数将在 [1, 1000] 的范围内。
  • 0 <= Node.val <= 1000
  • 每个节点的值都是 独一无二 的。

注意: 本题与力扣 865 重复:<https://leetcode-cn.com/problems/smallest-subtree-with-
all-the-deepest-nodes/>

方法一:递归

思路与算法

题目给出一个二叉树,要求返回它最深的叶节点的最近公共祖先。其中树的根节点的深度为 0,我们注意到所有深度最大的节点,都是树的叶节点。为方便说明,我们把最深的叶节点的最近公共祖先,称之为 lca 节点。

我们用递归的方式,进行深度优先搜索,对树中的每个节点进行递归,返回当前子树的最大深度 d 和 lca 节点。如果当前节点为空,我们返回深度 0 和空节点。在每次搜索中,我们递归地搜索左子树和右子树,然后比较左右子树的深度:

  • 如果左子树更深,最深叶节点在左子树中,我们返回 {左子树深度 + 1,左子树的 lca 节点}
  • 如果右子树更深,最深叶节点在右子树中,我们返回 {右子树深度 + 1,右子树的 lca 节点}
  • 如果左右子树一样深,左右子树都有最深叶节点,我们返回 {左子树深度 + 1,当前节点}

最后我们返回根节点的 lca 节点即可。

代码

[sol1-C++]
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class Solution {
public:
pair<TreeNode*, int> f(TreeNode* root) {
if (!root) {
return {root, 0};
}

auto left = f(root->left);
auto right = f(root->right);

if (left.second > right.second) {
return {left.first, left.second + 1};
}
if (left.second < right.second) {
return {right.first, right.second + 1};
}
return {root, left.second + 1};

}

TreeNode* lcaDeepestLeaves(TreeNode* root) {
return f(root).first;
}
};

[sol1-Java]
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class Solution {
public TreeNode lcaDeepestLeaves(TreeNode root) {
return f(root).getKey();
}

private Pair<TreeNode, Integer> f(TreeNode root) {
if (root == null) {
return new Pair<>(root, 0);
}

Pair<TreeNode, Integer> left = f(root.left);
Pair<TreeNode, Integer> right = f(root.right);

if (left.getValue() > right.getValue()) {
return new Pair<>(left.getKey(), left.getValue() + 1);
}
if (left.getValue() < right.getValue()) {
return new Pair<>(right.getKey(), right.getValue() + 1);
}
return new Pair<>(root, left.getValue() + 1);
}
}
[sol1-C#]
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public class Solution {
public TreeNode LcaDeepestLeaves(TreeNode root) {
return f(root).Item1;
}

private Tuple<TreeNode, int> f(TreeNode root) {
if (root == null) {
return new Tuple<TreeNode, int>(root, 0);
}

Tuple<TreeNode, int> left = f(root.left);
Tuple<TreeNode, int> right = f(root.right);

if (left.Item2 > right.Item2) {
return new Tuple<TreeNode, int>(left.Item1, left.Item2 + 1);
}
if (left.Item2 < right.Item2) {
return new Tuple<TreeNode, int>(right.Item1, right.Item2 + 1);
}
return new Tuple<TreeNode, int>(root, left.Item2 + 1);
}
}
[sol1-Python3]
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class Solution:
def lcaDeepestLeaves(self, root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
def f(root):
if not root:
return 0, None

d1, lca1 = f(root.left)
d2, lca2 = f(root.right)

if d1 > d2:
return d1 + 1, lca1
if d1 < d2:
return d2 + 1, lca2
return d1 + 1, root

return f(root)[1]
[sol1-JavaScript]
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var lcaDeepestLeaves = function(root) {
return f(root)[1];
};

function f(root) {
if (!root) {
return [0, root];
}

let [d1, lca1] = f(root.left);
let [d2, lca2] = f(root.right);

if (d1 > d2) {
return [d1 + 1, lca1];
}
if (d1 < d2) {
return [d2 + 1, lca2];
}
return [d1 + 1, root];
}
[sol1-Go]
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func lcaDeepestLeaves(root *TreeNode) *TreeNode {
_, lca := f(root)
return lca
}

func f(root *TreeNode) (int, *TreeNode) {
if root == nil {
return 0, nil
}

d1, lca1 := f(root.Left)
h2, lca2 := f(root.Right)

if d1 > h2 {
return d1 + 1, lca1
}
if d1 < h2 {
return h2 + 1, lca2
}
return d1 + 1, root
}
[sol1-C]
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struct Pair {
struct TreeNode *node;
int depth;
};

struct Pair f(struct TreeNode *root) {
if (root == NULL) {
return (struct Pair) {NULL, 0};
}

struct Pair left = f(root->left);
struct Pair right = f(root->right);

if (left.depth > right.depth) {
return (struct Pair) {left.node, left.depth + 1};
}
if (left.depth < right.depth) {
return (struct Pair) {right.node, right.depth + 1};
}
return (struct Pair) {root, left.depth + 1};
}

struct TreeNode *lcaDeepestLeaves(struct TreeNode *root) {
return f(root).node;
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是树的节点数量。

  • 空间复杂度:O(d),其中 d 是树的深度。空间复杂度主要是递归的空间,最差情况为 O(n),其中 n 是树的节点数量。

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