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二叉树子树判断:从递归到迭代的全方位解析

2025/5/17 20:11:05 来源:https://blog.csdn.net/Musennn/article/details/148016175  浏览:    关键词:二叉树子树判断:从递归到迭代的全方位解析

一、题目解析

题目描述

给定两棵二叉树rootsubRoot,判断root中是否存在一棵子树,其结构和节点值与subRoot完全相同。

示例说明

  • 示例1
    root = [3,4,5,1,2]subRoot = [4,1,2]
    返回true,因为root的左子树与subRoot完全相同。

  • 示例2
    root = [3,4,5,1,2,null,null,null,null,0]subRoot = [4,1,2]
    返回false,虽然root存在节点值为4、1、2的路径,但结构与subRoot不同。

核心难点

  1. 如何高效遍历主树,找到可能与子树匹配的起始节点?
  2. 如何精确判断两棵树是否完全相同,避免结构或值的差异?

二、递归解法:深度优先搜索

核心思路

  1. 递归遍历主树:对主树的每个节点,检查以该节点为根的子树是否与目标子树相同。
  2. 递归判断子树是否相同:同时遍历两棵树的对应节点,确保结构和值完全一致。

代码实现

class Solution {public boolean isSubtree(TreeNode root, TreeNode subRoot) {return bfs(root,subRoot);}public boolean bfs(TreeNode root, TreeNode subRoot){if(root == null){return false;}return check(root,subRoot) || bfs(root.left,subRoot) || bfs(root.right,subRoot);}public boolean check(TreeNode root, TreeNode subRoot){if(root == null && subRoot == null){return true;}if(root == null || subRoot == null || root.val != subRoot.val){return false;}return check(root.left,subRoot.left) && check(root.right,subRoot.right);}
}

代码解析

  1. 主方法 isSubtree
    调用bfs方法开始递归遍历主树。

  2. 递归遍历方法 bfs

    • 终止条件:若主树为空,返回false
    • 检查当前节点:调用check方法判断以当前节点为根的子树是否与目标子树相同。
    • 递归搜索左右子树:只要在任一子树中找到匹配,立即返回true
  3. 子树比较方法 check

    • 终止条件:若两节点均为空,返回true;若仅一者为空或值不同,返回false
    • 递归比较:递归检查左右子树是否完全相同。

三、迭代解法:双端队列层序遍历

核心思路

  1. 层序遍历主树:使用双端队列按层遍历主树的每个节点。
  2. 检查子树是否相同:对每个节点,使用另一个双端队列同步比较其与目标子树的结构和值。

代码实现

class Solution {public boolean isSubtree(TreeNode root, TreeNode subRoot) {Deque<TreeNode> cur = new LinkedList<>();if (subRoot == null) return true;  if (root == null) return false;   TreeNode tempRoot = root;cur.offer(tempRoot);while(!cur.isEmpty()){tempRoot = cur.pollFirst();if(isSameTree(tempRoot,subRoot)){return true;}if(tempRoot.left != null){cur.offerFirst(tempRoot.left);}if(tempRoot.right != null){cur.offerFirst(tempRoot.right);}}return false;}public boolean isSameTree(TreeNode root, TreeNode subRoot) {Deque<TreeNode> cur = new LinkedList<>();if (root == null && subRoot == null) {return true;}TreeNode tempRoot = root;TreeNode tempSubRoot = subRoot;cur.offerFirst(tempRoot);cur.offerLast(tempSubRoot);while (!cur.isEmpty()) {tempRoot = cur.pollFirst();tempSubRoot = cur.pollLast();if (tempRoot == null && tempSubRoot == null) {continue;}if (tempRoot == null || tempSubRoot == null || tempSubRoot.val != tempRoot.val) {return false;}cur.offerFirst(tempRoot.left);cur.offerFirst(tempRoot.right);cur.offerLast(tempSubRoot.left);cur.offerLast(tempSubRoot.right);}return true;}
}

代码解析

  1. 主方法 isSubtree

    • 初始化队列:将主树根节点入队。
    • 层序遍历:每次从队列取出节点,调用isSameTree检查是否匹配。
    • 扩展队列:将当前节点的左右子节点入队,继续遍历。
  2. 子树比较方法 isSameTree

    • 双队列同步遍历:使用双端队列分别存储主树和子树的节点。
    • 节点比较:每次从队列取出两个节点,检查是否结构和值相同,并将其子节点入队。
    • 入队策略:主树节点从队首入队,子树节点从队尾入队,确保对应节点同步比较。

四、寻找匹配节点的关键逻辑

递归法

  • 遍历策略:采用前序遍历(根→左→右),确保每个节点都被检查。
  • 匹配条件:当且仅当当前节点及其所有后代与子树完全相同时,返回true

迭代法

  • 遍历策略:层序遍历(BFS),按层检查每个节点。
  • 匹配条件:使用双队列同步比较,确保每个对应节点的结构和值一致。

对比分析

方法遍历方式时间复杂度空间复杂度适用场景
递归法深度优先(DFS)O(m*n)O(max(h1,h2))树较浅,递归栈空间充足
迭代法广度优先(BFS)O(m*n)O(max(w1,w2))避免递归栈溢出

其中,m和n分别为主树和子树的节点数,h为树的高度,w为树的最大宽度。

五、常见误区与边界条件

1. 空树处理

  • 子树为空:题目规定空树是任何树的子树,因此直接返回true
  • 主树为空:若主树为空,仅当子树也为空时返回true,否则返回false

2. 结构与值的双重匹配

  • 示例:主树[1,1],子树[1]
    虽然主树存在节点值为1的子树,但结构不同(主树有两个节点),因此返回false

3. 部分路径匹配问题

  • 示例:主树[3,4,5,1,2,null,null,null,null,0],子树[4,1,2]
    主树的左子树路径为4→1→2,但2的右子节点存在0,与子树结构不符,故返回false

六、总结

核心算法思路

  1. 遍历主树:递归或迭代方式遍历每个节点。
  2. 检查子树:对每个节点,递归或迭代比较其与目标子树的结构和值。

代码优化建议

  1. 递归法:简洁直观,但可能导致栈溢出,适用于树高较小的场景。
  2. 迭代法:避免栈溢出,但代码复杂度较高,需维护双队列同步遍历。

关键技巧

  • 双队列同步遍历:确保主树和子树的对应节点被正确比较。
  • 层序遍历:通过队列按层处理节点,适合大规模数据。

理解这两种解法的核心逻辑后,可灵活应对类似的树结构匹配问题,如判断树的子结构、树的镜像等变体。

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