Sous-arbre d'un autre arbre
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Sous-arbre d'un autre arbre'.
1. Apprendre
Le problème du « sous-arbre d'un autre arbre » 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 sous-arbre d'un autre arbre.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour le sous-arbre d'un autre arbre.
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 root et subRoot, renvoie true s'il existe un sous-arbre de root avec la même structure et les mêmes valeurs de nœud de subRoot et false sinon.
Un sous-arbre d'un arbre binaire est un arbre composé d'un nœud dans l'arbre et de tous les descendants de ce nœud. L'arbre arbre pourrait également être considéré comme un sous-arbre de lui-même.
Les arbres sont représentés sous forme de listes classées par niveau. Implémentez une fonction 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
Exemples
[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
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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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_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)Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés du problème des arbres standard s'appliquent.
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