判斷一棵樹是不是平衡二叉樹
class Solution { public: bool IsBalanced_Solution(TreeNode* pRoot) { getDepth(pRoot); return isBalanced ; } //判斷左右子樹是不是都是平衡二叉樹 private : bool isBalanced = true; public: int getDepth(TreeNode *root) { if(root == NULL) return 0; int left = getDepth(root->left); int right = getDepth(root->right); if((left-right) >1 || (right-left) > 1) isBalanced = false; return right > left ? right+1 : left+1; } };
相關推薦
如何判斷一棵樹是平衡二叉樹
首先,想一下平衡二叉樹的概念。 平衡二叉樹(AVL樹)是滿足下面條件的二叉樹:要麼是一棵空樹,要麼左右子樹都是AVL樹,並且左右子樹的深度之差的絕對值不大於1。由此可知,要判斷一棵樹是不是AVL樹,只要判斷它的左右子樹的深度之差。問題落到了如何求一棵樹的深度上去了。下面使用
【leetcode】110 判斷一棵二叉樹是否平衡二叉樹
在不熟悉遞迴的情況下,用了兩次遞迴來完成該題,做一紀念{{//解決過程兩次用到遞迴,完美、快速地解決了這道題;首先一個求高度的函式這個函式要用到遞迴;之後在主函式裡面,比較兩個子樹的高度差,如果二者平衡,也要繼續分別遞迴二者;public: bool isBalance
二叉樹,完全二叉樹,滿二叉樹,二叉排序樹,平衡二叉樹,紅黑樹,B數,B-樹,B+樹,B*樹(一)
二叉樹 二叉樹:二叉樹是每個節點最多有兩個子樹的樹結構; 是n(n>=0)個結點的有限集合,它或者是空樹(n=0),或者是由一個根結點及兩顆互不相交的、分別稱為左子樹和右子樹的二叉樹所組成。 完全二叉樹 完全二叉樹:除最後一層外,每一層上的結點數均達到最
一步一圖一程式碼,一定要讓你真正徹底明白紅黑樹(平衡二叉樹)
一步一圖一程式碼,一定要讓你真正徹底明白紅黑樹 作者:July 二零一一年一月九日 ----------------------------- 本文參考: I、 The Art of Computer Programming Volume I II、 I
二叉樹、平衡二叉樹原理及例項(一)
最近閒來無事,研究了一下二叉樹。怪了,非平衡二叉樹,兩三個小時就搞定了生成方法,以及幾個相關的小方法。但是到了平衡二叉樹,愣是把我折磨的兩天,都卡在左旋轉和右旋轉那裡了。不過因禍得福啊,兩天後,正在為了旋轉抓頭撓腮的我,靈光一閃,半個小時就把旋轉那一塊完成了。畢竟折磨了兩天多
平衡二叉樹——如何實現不平衡二叉樹到平衡二叉樹
平衡二叉樹定義(AVL):它或者是一顆空樹,或者具有以下性質的二叉樹:它的左子樹和右子樹的深度之差的絕對值不超過1,且它的左子樹和右子樹都是一顆平衡二叉樹。 平衡因子(bf):結點的左子樹的深度減去右子樹的深度,那麼顯然-1<=bf<=1; 很顯然,平衡二叉樹是在二叉排序樹(BST)上引入
二叉排序樹和平衡二叉樹的關系
fill 樹的高度 == eight font 關系 avl樹 avi 等於 二叉排序樹: 二叉排序樹又稱二叉查找樹,亦稱二叉搜索樹。 二叉排序樹或者是一顆空樹,或者是具有下列性質的二叉樹: (1)若左子樹不空,則左子樹上所有結點的值均小於它的根節點的值; (2)若右子
[leetcode]二叉搜尋樹&平衡二叉樹
1.二叉搜尋樹 BST 概念: ①所有非葉子節點至多擁有兩個兒子 ②所有節點儲存一個關鍵字 ③非葉子節點的左指標指向小於其關鍵字的子樹,右指標指向大於其關鍵字的子樹 ④二叉搜尋樹的中序遍歷是不遞減的 題目描述: Given a binary tree, determine if it i
二叉樹,平衡二叉樹,紅黑樹,B-樹、B+樹、B*樹的區別
二叉查詢/搜尋/排序樹 BST (binary search/sort tree) 或者是一棵空樹; 或者是具有下列性質的二叉樹: (1)若它的左子樹不空,則左子樹上所有結點的值均小於它的根節點的值; (2)若它的右子樹上所有結點的值均大於它的根節點的值; (3)它的左、右子
Java資料結構之 AVL樹(平衡二叉樹)簡析
AVL(即平衡二叉樹)樹是帶有平衡條件的二叉查詢樹(二叉查詢樹即左孩子小於根節點,右孩子大於根節點的二叉樹)。一顆AVL樹是其每個節點的左子樹和右子樹的高度最多差 1 的二叉查詢樹(空樹的高度定為-1),只有一個節點的樹高度為0。在高度為h的AVL樹中,最少節點數S(h)=S
AVL樹和平衡二叉樹 平衡因子 右旋轉LL 左旋轉RR LR RL
前言 今天要介紹幾種高階資料結構AVL樹,介紹之前AVL,會先說明平衡二叉樹,並將樹的學習路線進行總結,並介紹維持平衡的方法:右旋轉、左旋轉。 一、樹學習路線 1、路線總結 總結了一下樹的學習路線,如下圖: 2、說明 上面這個圖要從上往下進行一步一步學習;首先,
二叉樹、平衡二叉樹、B- tree、B+ tree 基本概念
1 二叉樹 二叉樹binary tree是指每個節點最多含有兩個子樹的樹結構。 特點: 1.所有節點最多擁有兩個子節點,即度不大於2 2.左子樹的鍵值小於根的鍵值,右子樹的鍵值大於根的鍵值。因為二叉樹只是定義了簡單的結
搜尋二叉樹,平衡二叉樹,堆三者插入刪除操作分析總結
引言:搜尋二叉樹,平衡二叉樹,堆三者插入刪除操作在選擇題中經常出現,很容易混淆 所以在這裡就簡單總結一下: 一.搜尋二叉樹 定義:二叉查詢樹(Binary Search Tree),(又:二叉搜尋樹,二叉排序樹)它或者是一棵空樹,或者是具有下列性質的二叉樹: 若它的左子樹不空,則左子
二叉樹,完全二叉樹,滿二叉樹,二叉排序樹,平衡二叉樹,紅黑樹,B數,B-樹,B+樹,B*樹(二)
二叉樹,完全二叉樹,滿二叉樹,二叉排序樹,平衡二叉樹,紅黑樹,B數,B-樹,B+樹,B*樹(一): BST樹 即二叉搜尋樹: 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子(Left和Right); 2.所有結點儲存一個關鍵字;
二叉查詢樹、平衡二叉樹、紅黑樹、B-/B+樹效能對比
1. 二叉查詢樹 (Binary Search Tree) BST 的操作代價分析: (1) 查詢代價: 任何一個數據的查詢過程都需要從根結點出發,沿某一個路徑朝葉子結點前進。因此查詢中資料比較次數與樹的形態密切相關。 當樹中每個結點左右子樹高度大致相同時,樹高為
基於樹的查詢(二叉排序樹、平衡二叉樹、B樹、B+樹、伸展樹和紅黑樹)
本文主要介紹幾種比較重要的樹形結構: ① 二叉排序樹 ② 平衡二叉樹 ③ B樹 ④ B+樹 ⑤ 伸展樹 ⑥ 紅黑樹 分為三個問題來描述每種樹: ① 是什麼?主要應用? ② 有什麼特點(性質)? ③ 基於它的操作?
滿二叉樹、完全二叉樹、平衡二叉樹、哈夫曼樹
滿二叉樹:除了葉節點外每一個結點都有左右子女且葉節點都處在最底層的二叉樹。 這個滿二叉樹應該很好想象,就是一顆非常完美的樹,除了葉節點其他節點都有兩個孩子。 完全二叉樹:只有最下面的兩層結點度小於2,並且最下面一層的結點都集中在該層最左邊的若干位置的二叉樹。 也
AVL樹,平衡二叉樹的LL,LR ,RR,RL旋轉
////////////////////////////////////////////////////////////// ////////////建立平衡二叉樹的調整////////////@xomlee 20131227 #include <std
二叉搜尋樹與平衡二叉樹
二叉搜尋樹(BST)二叉搜尋樹也是一種樹,適用與一般二叉樹的全部操作,但二叉搜尋樹能夠實現資料的快速查詢性質:非空左子樹的所有鍵值小於其根節點的鍵值非空右子樹的所有鍵值大於其根節點的鍵值左右子樹都是二叉搜尋樹二叉搜尋樹的插入、查詢、刪除刪除主要分三種情況來討論:(1)要刪
紅黑樹與平衡二叉樹區別?
如果說平衡二叉樹是一個類的話,那麼紅黑樹就是該類的一個例項。演算法的書我丟久了,一下子也找不到,我是憑記憶說的。紅黑樹的演算法比較麻煩,但它的思想很好,如果理解了它的思想也就理解它的演算法,我也只記得思想,具體演算法記不得了。我就在這說說思想吧。紅黑樹有兩個重要性質:1、紅