Même arbre binaire
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Même arbre binaire ».
1. Apprendre
Le problème du « même arbre binaire » est un défi clé dans la section Arbres.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau moyen dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour le même arbre binaire.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour le même arbre binaire.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné les racines de deux arbres binaires p et q, écrivez une fonction pour vérifier si elles sont identiques ou non.
Deux arbres binaires sont considérés comme identiques s’ils sont structurellement identiques et que les nœuds ont la même valeur.
Les arbres sont représentés sous forme de listes classées par niveau. Implémentez une fonction isSameTree(p: list, q: list) -> bool.
- •The number of nodes in both trees is in the range [0, 100]
- •-10000 <= Node.val <= 10000
Exemples
[1,2,3], [1,2,3]
True
Both trees have the same structure and values.
[1,2], [1,None,2]
False
In the first tree, 2 is the left child. In the second tree, 2 is the right child. Different structures.
[1,2,1], [1,1,2]
False
Same structure but different values at the children.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def is_same_tree_opt(p, q):
if isinstance(p, list):
r1 = build_tree(p)
r2 = build_tree(q)
return is_same_tree_opt_helper(r1, r2)
return is_same_tree_opt_helper(p, q)
def is_same_tree_opt_helper(p: TreeNode, q: TreeNode) -> bool:
if not p and not q:
return True
if not p or not q or p.val != q.val:
return False
return is_same_tree_opt_helper(p.left, q.left) and is_same_tree_opt_helper(p.right, q.right)Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def is_same_tree_brute(p, q):
if isinstance(p, list):
r1 = build_tree(p)
r2 = build_tree(q)
return is_same_tree_brute_helper(r1, r2)
return is_same_tree_brute_helper(p, q)
def is_same_tree_brute_helper(p: TreeNode, q: TreeNode) -> bool:
def serialize(node):
if not node: return [None]
return [node.val] + serialize(node.left) + serialize(node.right)
return serialize(p) == serialize(q)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des arbres standard s'appliquent.
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