代码随想录day14 || 226 翻转二叉树，101 对称二叉树， 104 二叉树的最大深度， 111 二叉树的最小深度

226 翻转二叉树

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func invertTree(root *TreeNode) *TreeNode {
	// 思考，广度优先遍历，对于每一层，翻转其左右子节点

	if root == nil {
		return nil
	}

	queue := list.New()
	queue.PushBack(root)
	size := 1 // 存储每一层的节点个数
	for queue.Len() > 0{
		var count int
		for i:=0; i<size; i++{  // 弹出该层所有的节点
			node := queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)

			// 将该节点的左右子节点翻转
			if node.Left != nil || node.Right != nil {
				node.Left, node.Right = node.Right, node.Left
			}

			// 将翻转后的子节点入队列
			if node.Left != nil {
				queue.PushBack(node.Left)
				count++
			}
			if node.Right != nil {
				queue.PushBack(node.Right)
				count++
			}
		}
		size = count
	}
	return root
}
// list双向链表实现的队列，插入移除操作复杂度都是1
// 所以时间 遍历翻转每一个节点 n  空间 队列 n

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func invertTree(root *TreeNode) *TreeNode {  // 递归参数返回值
	// 递归前序遍历
	if root == nil {  // 递归终止条件
		return nil
	}

	// 交换左右子节点
	if root.Left != nil || root.Right != nil {  // 单次递归逻辑
		root.Left, root.Right = root.Right, root.Left
	}
	invertTree(root.Left)
	invertTree(root.Right)
	return root
}
// 时间复杂度n  空间 如果平衡二叉树logn  如果链表 n
// 递归前序后序遍历都可以直观理解，但是中序时候，需要特殊处理递归逻辑，因为先一步递归左子树之后，处理完交换逻辑左子树变成了右子树，此时往下执行交换右子树就是错误的，所以之后的逻辑应该改成仍然交互左子树

101 判断二叉树对称

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func isSymmetric(root *TreeNode) bool {
	// 递归
	if root == nil {
		return true
	}

	return symmetric(root.Left, root.Right)
}

func symmetric(left, right *TreeNode) bool { // 递归参数返回值

	// 递归终止条件
	if left == nil && right != nil ||
		left != nil && right == nil ||
		left != nil && right != nil && left.Val != right.Val {
		// 左空右非空 || 左非空右边空 || 左右数值不相等
		return false
	}

	if left == nil && right == nil {
		return true
	}

	// 最后一种情况，左右非空并且值相等
	// 递归逻辑
	inner := symmetric(left.Left, right.Right)
	outer := symmetric(left.Right, right.Left)
	return inner && outer
}

时间，每个节点遍历一次 n 空间logn

104 最大深度

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func maxDepth(root *TreeNode) int {
	// 考虑层序遍历
	if root == nil {
		return 0
	}

	queue := list.New()
	queue.PushBack(root)
	dep := 1
	size := 1
	for queue.Len() >0{
		var count int
		for i:=0; i<size; i++ {
			node := queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)

			if node.Left != nil {
				queue.PushBack(node.Left)
				count++
			}

			if node.Right != nil {
				queue.PushBack(node.Right)
				count++
			}
		}
		if count == 0{
			return dep
		}
		size = count
		dep++

	}
	return dep
}
// 层序遍历每个节点遍历一次，时间n 空间 队列长度最长为n/2 = n

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func maxDepth(root *TreeNode) int {
	// 递归方法，深度优先遍历，因为需要不断传递子节点高度给父节点，所以考虑后续遍历，同时根节点高度就是树的深度
	if root == nil {
		return 0
	}

	left := maxDepth(root.Left)
	right := maxDepth(root.Right)
	var res int = right
	if left > right {
		res = left
	}
	return res+1
}

111 最小深度

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func minDepth(root *TreeNode) int {
	// 思考层序遍历，终止条件是左右子树都是空
	if root == nil {
		return 0
	}

	queue := list.New()
	queue.PushBack(root)
	dep := 1
	size := 1
	for queue.Len() >0 {
		var count int
		for i := 0; i < size; i++ {
			node := queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)

			if node.Left == nil && node.Right == nil {
				return dep
			}

			if node.Left != nil {
				queue.PushBack(node.Left)
				count++
			}

			if node.Right != nil {
				queue.PushBack(node.Right)
				count++
			}
		}
		size = count
		dep++
	}
	return dep
}
// 层序遍历每个节点遍历一次，时间n 空间 队列长度最长为n/2 = n

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func minDepth(root *TreeNode) int {
	// 递归方法，深度优先遍历，最小深度，终止条件是遇到无叶子的子节点，从上往下传递，中左右前序遍历
	if root == nil {
		return 0
	}

	// 如果左子树为空，递归右子树
	if root.Left == nil {
		return minDepth(root.Right) + 1
	}

	// 如果右子树为空，递归左子树
	if root.Right == nil {
		return minDepth(root.Left) + 1
	}

	// 左右子树都不为空，返回左右子树的最小深度
	leftDepth := minDepth(root.Left)
	rightDepth := minDepth(root.Right)
	return int(math.Min(float64(leftDepth), float64(rightDepth))) + 1
}

本文作者：周公瑾55

本文链接：https://www.cnblogs.com/zhougongjin55/p/18332121

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