二叉树3
如何判断我们应该用前序还是中序还是后序遍历的框架?
思考一个二叉树节点需要做什么,到底用什么遍历顺序就清楚了
leetcode652.寻找重复的子树
List<TreeNode> findDuplicateSubtrees(TreeNode root);
输入是一棵二叉树的根节点root
,返回的是一个列表,里面装着若干个二叉树节点,这些节点对应的子树在原二叉树中是存在重复的。
说起来比较绕,举例来说,比如输入如下的二叉树:
节点 4 本身可以作为一棵子树,且二叉树中有多个节点 4:
类似的,还存在两棵以 2 为根的重复子树:
我们返回的List
中就应该有两个TreeNode
,值分别为 4 和 2(具体是哪个节点都无所谓)。
这题咋做呢?还是老套路,先思考,对于某一个节点,它应该做什么。
比如说,你站在图中这个节点 2 上:
如果你想知道以自己为根的子树是不是重复的,是否应该被加入结果列表中,你需要知道什么信息?
你需要知道以下两点:
1、以我为根的这棵二叉树(子树)长啥样?
2、以其他节点为根的子树都长啥样?
好,那我们一个一个来解决,先来思考,我如何才能知道以自己为根的二叉树长啥样?其实看到这个问题,就可以判断本题要使用「后序遍历」框架来解决:
void traverse(TreeNode root) {
traverse(root.left);
traverse(root.right);
/* 解法代码的位置 */
}
很简单呀,我要知道以自己为根的子树长啥样,是不是得先知道我的左右子树长啥样,再加上自己,就构成了整棵子树的样子?
如果你还绕不过来,我再来举个非常简单的例子:计算一棵二叉树有多少个节点。这个代码应该会写吧:
int count(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
// 先算出左右子树有多少节点
int left = count(root.left);
int right = count(root.right);
/* 后序遍历代码位置 */
// 加上自己,就是整棵二叉树的节点数
int res = left + right + 1;
return res;
}
明确了要用后序遍历,那应该怎么描述一棵二叉树的模样呢?
二叉树的前序/中序/后序遍历结果可以描述二叉树的结构
所以,我们可以通过拼接字符串的方式把二叉树序列化:
String traverse(TreeNode root) {
// 对于空节点,可以用一个特殊字符表示
if (root == null) {
return "#";
}
// 将左右子树序列化成字符串
String left = traverse(root.left);
String right = traverse(root.right);
/* 后序遍历代码位置 */
// 左右子树加上自己,就是以自己为根的二叉树序列化结果
String subTree = left + "," + right + "," + root.val;
return subTree;
}
我们用非数字的特殊符#
表示空指针,并且用字符,
分隔每个二叉树节点值,这属于序列化二叉树的套路了,不多说。
注意我们subTree
是按照左子树、右子树、根节点这样的顺序拼接字符串,也就是后序遍历顺序。你完全可以按照前序或者中序的顺序拼接字符串,因为这里只是为了描述一棵二叉树的样子,什么顺序不重要。
这样,我们第一个问题就解决了,对于每个节点,递归函数中的subTree
变量就可以描述以该节点为根的二叉树。
现在我们解决第二个问题,我知道了自己长啥样,怎么知道别人长啥样?这样我才能知道有没有其他子树跟我重复对吧。
这很简单呀,我们借助一个外部数据结构,让每个节点把自己子树的序列化结果存进去,这样,对于每个节点,不就可以知道有没有其他节点的子树和自己重复了么?可以使用hashmap
// 记录所有子树以及出现的次数
HashMap<String, Integer> memo = new HashMap<>();
// 记录重复的子树根节点
LinkedList<TreeNode> res = new LinkedList<>();
/* 主函数 */
List<TreeNode> findDuplicateSubtrees(TreeNode root) {
traverse(root);
return res;
}
/* 辅助函数 */
String traverse(TreeNode root) {
if (root == null) {
return "#";
}
String left = traverse(root.left);
String right = traverse(root.right);
String subTree = left + "," + right+ "," + root.val;
int freq = memo.getOrDefault(subTree, 0);
// 多次重复也只会被加入结果集一次
if (freq == 1) {
res.add(root);
}
// 给子树对应的出现次数加一
memo.put(subTree, freq + 1);
return subTree;
}