一、判斷t1樹是否包含t2樹全部的拓撲結構

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　　解法（O(M×N)）：如果t1中某棵子樹頭結點和t2頭結點的值一樣，則從這兩個頭結點開始匹配，匹配的每一步都是讓t1上的節點跟著t2的先序遍歷移動，每移動一步，都檢查t1的當前節點和t2當前節點的值是否一樣。如果匹配的過程中發現有不匹配的過程，直接返回false，那麽再去尋找t1的下一棵樹。

    public boolean contains(Node t1, Node t2) {
        return check(t1, t2) || contains(t1.left, t2) || contains(t1.right, t2);
    }

    private boolean check(Node h, Node t2) {
        if (t2 == null) return false;
        if (h == null || h.val != t2.val) return false;
        return check(h.left, t2.left) && check(h.right, t2.right);
    }
 

　　二、判斷t1樹中是否有與t2樹拓撲結構完全相同的子樹

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     8 9                              8  9  返回：true            8     返回：false
 

　　如果t1的節點數為N，t2的節點數為M　　

　　1.時間復雜度為O(N×M)的方法：對於t1的每棵子樹，都去判斷是否與t2樹的拓撲結構完全一樣，這個過程的復雜度為O(M)，t1的子樹一共有N棵，所以時間復雜度是O(N×M)

　　2.時間復雜度為O(N+M)的方法：先將t1樹前序遍歷序列化成字符串“1!2!4!#!8!#!#!5!9!#!#!#!#!3!6!#!#!7!#!#!”，而t2樹前序遍歷序列化為字符串“2!4!#!8!#!#!5!9!#!#!”（t3樹前序遍歷序列化為字符串“2!4!#!8!#!#!5!#!#!”），也就是驗證t2str是否是t1str的子串即可，可以用KMP算法在線性時間內解決。所以t1序列化的時間復雜度為O(N)，t2序列化的時間復雜度是O(M)，KMP解決兩個字符串的匹配問題O(M+N)，所以時間復雜度是O(M+N)。

OptimalSolution(2)--二叉樹問題（4）子樹與拓撲結構