What is the best way to solve Balanced Binary Tree?

The optimized O(1) approach using Trees patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰중간

균형 잡힌 이진 트리

'균형 이진 트리' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

중간

이진 트리가 주어지면 높이 균형이 맞는지 확인합니다.

높이 균형 이진 트리는 모든 노드의 두 하위 트리 깊이가 1 이상 다르지 않은 이진 트리입니다.

트리는 레벨 순서 목록으로 표시됩니다. isBalanced(root: list) -> bool 함수를 구현하세요.

제약

•The number of nodes in the tree is in the range [0, 5000]
•-10000 <= Node.val <= 10000

예

Example 1

Input

[3,9,20,None,None,15,7]

Output

True

Explanation

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.

Example 2

Input

[1,2,2,3,3,None,None,4,4]

Output

False

Explanation

The left subtree has depth 3 while the right subtree has depth 1. The difference is 2, so the tree is not balanced.

Example 3

Input

[]

Output

True

Explanation

An empty tree is considered balanced.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 트리 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

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편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

Trees 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(1)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

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

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

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)