另一棵樹的子樹
「另一棵樹的子樹」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「另一棵樹的子樹」問題是樹部分的關鍵挑戰。
此實作重點在於 Python 中的中階邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化另一棵樹的子樹的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀另一棵樹的子樹的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定兩個二元樹 root 和 subRoot 的根，如果 root 的子樹具有相同的結構和 subRoot 的節點值，則傳回 true，否則傳回 false。
二元樹的子樹是由樹中的一個節點和該節點的所有後代組成的樹。樹也可以被視為其自身的子樹。
這些樹被表示為級別順序列表。實作函數 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
範例
[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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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)暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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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