Teilbaum eines anderen Baums
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Teilbaum eines anderen Baums“.
1. Lernen
Das Problem „Teilbaum eines anderen Baums“ ist eine zentrale Herausforderung im Abschnitt „Bäume“.
Diese Implementierung konzentriert sich auf die Logik mittlerer Ebene in Python.
Wir legen bei unseren bereitgestellten Lösungen Wert auf technische Genauigkeit und Lesbarkeit des Codes.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisierung des Logikflusses für den Teilbaum eines anderen Baums.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für „Subtree of Another Tree“ sorgfältig durch.
2. Formulate brute force
Entwerfen Sie eine einfache iterative Lösung.
3. Identify inefficiency
Suchen Sie nach redundanten Berechnungen.
4. Optimize search path
Verwenden Sie Hashing oder Sortieren, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Final Implementation
Bereinigen Sie den Code für Produktionsstandards.
Problemstellung
Geben Sie bei gegebenen Wurzeln zweier Binärbäume root und subRoot „true“ zurück, wenn es einen Teilbaum von „root“ mit derselben Struktur und denselben Knotenwerten von „subRoot“ gibt, andernfalls „false“.
Ein Teilbaum eines Binärbaums ist ein Baum, der aus einem Knoten im Baum und allen Nachkommen dieses Knotens besteht. Der Baum Baum könnte auch als Teilbaum seiner selbst betrachtet werden.
Die Bäume werden als Listen mit Ebenenreihenfolge dargestellt. Implementieren Sie eine Funktion isSubtree(root: list, subRoot: list) -> bool.
- •The number of nodes in the root tree is in the range [1, 2000]
- •The number of nodes in the subRoot tree is in the range [1, 1000]
- •-10000 <= root.val <= 10000
- •-10000 <= subRoot.val <= 10000
Beispiele
[3,4,5,1,2], [4,1,2]
True
The subtree rooted at node 4 in the main tree matches subRoot exactly.
[3,4,5,1,2,None,None,None,None,0], [4,1,2]
False
The subtree rooted at 4 in the main tree has an extra node 0 under 2, so it doesn't match subRoot.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
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Einblicke und Variationen in Interviews
Aufschlüsselung der Komplexitätsanalyse
Warum Zeit: Directly evaluates all possibilities.
Warum Weltraum: Uses standard local memory.
Warum Zeit: Optimized paths reduce total operations.
Warum Weltraum: May trade memory for speed.
Optimierter Lösungs-Python-Code
Optimierter Lösungs-Python-Code
def is_subtree_opt(root, subRoot):
if isinstance(root, list):
r1 = build_tree(root)
r2 = build_tree(subRoot)
return is_subtree_opt_helper(r1, r2)
return is_subtree_opt_helper(root, subRoot)
def is_subtree_opt_helper(root: TreeNode, subRoot: TreeNode) -> bool:
def is_same(p, q):
if not p and not q:
return True
if not p or not q or p.val != q.val:
return False
return is_same(p.left, q.left) and is_same(p.right, q.right)
if not subRoot: return True
if not root: return False
if is_same(root, subRoot): return True
return is_subtree_opt_helper(root.left, subRoot) or is_subtree_opt_helper(root.right, subRoot)Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def is_subtree_brute(root, subRoot):
if isinstance(root, list):
r1 = build_tree(root)
r2 = build_tree(subRoot)
return is_subtree_brute_helper(r1, r2)
return is_subtree_brute_helper(root, subRoot)
def is_subtree_brute_helper(root: TreeNode, subRoot: TreeNode) -> bool:
def same(p, q):
if not p and not q: return True
if not p or not q or p.val != q.val: return False
return same(p.left, q.left) and same(p.right, q.right)
if not root: return False
if same(root, subRoot): return True
return is_subtree_brute_helper(root.left, subRoot) or is_subtree_brute_helper(root.right, subRoot)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die Problemeigenschaften von Standardbäumen.
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