Balanced Binary Tree
Detailed guide and Python implementation for the 'Balanced Binary Tree' problem.
1. 学ぶ
The 'Balanced Binary Tree' problem is a key challenge in the Trees section.
This implementation focuses on medium-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Balanced Binary Tree.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Balanced Binary Tree carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- Trees アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準ツリーの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Trees 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 同じ二分木 ---パイセップ--- 「Same Binary Tree」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 2 つの二分木 p と q のルートが与えられた場合、それらが同じかどうかをチェックする関数を作成します。 2 つのバイナリ ツリーは、構造的に同一であり、ノードの値が同じであれば、同じとみなされます。 ツリーはレベル順のリストとして表されます。関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 木々 ---パイセップ--- 「同じ二分木」問題は、「木」セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Same Binary Tree のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Same Binary Tree の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- Trees アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準ツリーの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Trees 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 別のツリーのサブツリー ---パイセップ--- 「別のツリーのサブツリー」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 2 つのバイナリ ツリー root と subRoot のルートを指定すると、同じ構造と subRoot のノード値を持つルートのサブツリーが存在する場合は true を返し、そうでない場合は false を返します。 二分木ツリーのサブツリーは、ツリー内のノードとこのノードのすべての子孫で構成されるツリーです。ツリー Tree は、それ自体のサブツリーと考えることもできます。 ツリーはレベル順のリストとして表されます。関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 木々 ---パイセップ--- 「別のツリーのサブツリー」問題は、「ツリー」セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
Given a binary tree, determine if it is height-balanced.
A height-balanced binary tree is a binary tree in which the depth of the two subtrees of every node never differs by more than one.
The tree is represented as a level-order list. Implement a function isBalanced(root: list) -> bool.
- •The number of nodes in the tree is in the range [0, 5000]
- •-10000 <= Node.val <= 10000
例
[3,9,20,None,None,15,7]
True
The left subtree (rooted at 9) has depth 1, and the right subtree (rooted at 20) has depth 2. The difference is 1, so the tree is balanced.
[1,2,2,3,3,None,None,4,4]
False
The left subtree has depth 3 while the right subtree has depth 1. The difference is 2, so the tree is not balanced.
[]
True
An empty tree is considered balanced.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def is_balanced_opt(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return is_balanced_opt_helper(r)
return is_balanced_opt_helper(root)
def is_balanced_opt_helper(root: TreeNode) -> bool:
def check(node):
if not node:
return 0
left = check(node.left)
if left == -1: return -1
right = check(node.right)
if right == -1: return -1
if abs(left - right) > 1: return -1
return 1 + max(left, right)
return check(root) != -1ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def is_balanced_brute(root):
if isinstance(root, list):
r = build_tree(root)
return is_balanced_brute_helper(r)
return is_balanced_brute_helper(root)
def is_balanced_brute_helper(root: TreeNode) -> bool:
if not root:
return True
def height(node):
if not node: return 0
return 1 + max(height(node.left), height(node.right))
left_h = height(root.left)
right_h = height(root.right)
return abs(left_h - right_h) <= 1 and is_balanced_brute_helper(root.left) and is_balanced_brute_helper(root.right)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Trees problem properties apply.
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