另一棵树的子树
“另一棵树的子树”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“另一棵树的子树”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
可视化另一棵树的子树的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读另一棵树的子树的问题陈述。
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 root 和 subRoot 的根，如果 root 的子树具有相同的结构和 subRoot 的节点值，则返回 true，否则返回 false。
二叉树的子树是由树中的一个节点和该节点的所有后代组成的树。树也可以被视为其自身的子树。
这些树被表示为级别顺序列表。实现函数 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
示例
[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
- 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_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)暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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