相同的二叉树
“相同二叉树”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“同一二叉树”问题是树部分的一个关键挑战。
此实现重点关注 Python 中的中级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化同一二叉树的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读相同二叉树的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定两个二叉树 p 和 q 的根，编写一个函数来检查它们是否相同。
如果两个二叉树结构相同并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。
这些树被表示为级别顺序列表。实现函数 isSameTree(p: list, q: list) -> bool。
- •The number of nodes in both trees is in the range [0, 100]
- •-10000 <= Node.val <= 10000
示例
[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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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)暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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