题目:
给你一棵 完全二叉树 的根节点 root ,求出该树的节点个数。
完全二叉树 的定义如下:在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层,则该层包含 1~ 2h 个节点。
思路:
如果不用完全二叉树的性质,此题用递归和BFS都能做,比较简单
方法一:递归 or BFS
递归三步曲:
- 参数root,返回值不需要, num作为成员变量
- 终止条件,为null则return
- 单层逻辑:只需要num++即可
class Solution {
int num=0;
public int countNodes(TreeNode root) {
check(root);
return num;
}
void check(TreeNode root){
if(root==null){
return;
}
check(root.left);
check(root.right);
num++; // 后序遍历
}
}
时间复杂度 O(N)
层序遍历(BFS):
class Solution {
int num=0;
public int countNodes(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> nodes=new LinkedList<>();
if(root!=null){
nodes.add(root);
}
while(!nodes.isEmpty()){
TreeNode n=nodes.poll();
num++;
if(n.left!=null){
nodes.add(n.left);
}
if(n.right!=null){
nodes.add(n.right);
}
}
return num;
}
}
时间复杂度 O(N):
方法二:完全二叉树的性质
如果是满二叉树,则节点个数和层数呈指数关系:
假设节点个数n,层数为h, 则 n=2^h-1
public int countNodes(TreeNode root) {
int h = 0;
// 计算树的高度
while (root != null) {
root = root.left;
h++;
}
// 节点总数就是 2^h - 1
return (int)Math.pow(2, h) - 1;
而完全二叉树比普通二叉树特殊,但又没有满二叉树那么特殊,计算它的节点总数,可以说是普通二叉树和满二叉树的结合版,
从根节点root开始,分别计算最左侧节点数hl和最右侧节点数hr,
若hr hl不等,则会进入递归,而每一轮都hi先判断hr和hl是否相等
由于完全二叉树的性质,其子树一定会有一棵是满二叉树,即有一个递归迟早会停下来!可以使用指数公式计算出节点个数而不再需要递归
而另一个递归的普通二叉树,当递归到叶子节点时,其左右节点均为null,可以有终止条件停止递归!
如果不写终止条件也可以,叶子节点也可以视为一个左右子节点个数=0的特殊满二叉树,使用公式2^0-1=0 ,与直接 return 0 效果一样。
class Solution {
public int countNodes(TreeNode root) {
if(root==null){
return 0;
}
//先判断,是满二叉树则无需递归到底, 否则递归 回溯
//判断是否满二叉树
int hl=0,hr=0;
TreeNode l=root,r=root;
//左侧深度
while(l!=null){
l=l.left;
hl++;
}
//右侧深度
while(r!=null){
r=r.right;
hr++;
}
//满二叉树
if(hl==hr){
return (int)Math.pow(2,hl)-1;
}
//普通二叉树 后序遍历!回溯
int left=countNodes(root.left);
int right=countNodes(root.right);
return left+right+1;
}
}
时间复杂度:(logN*logN))
由于子树一定有一棵是满的,所以一定会触发 hl == hr,只消耗 O(logN) 的复杂度而不会继续递归。
所以算法的递归深度就是树的高度 O(logN),每次递归所花费的时间就是 while 循环,需要O(logN),所以总体的时间复杂度是 O(logN*logN)。
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