• 判断二叉树是否为满二叉树


    判断二叉树是否为满二叉树

    作者:Grey

    原文地址:

    博客园:判断二叉树是否为满二叉树

    CSDN:判断二叉树是否为满二叉树

    满二叉树定义

    一个二叉树,如果每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是(2^k) -1 ,则它就是满二叉树。

    方法1

    使用公式,求二叉树的层数 k, 结点数 n,如果满足(2^k) -1 = n,则为满二叉树。

    定义数据结构

        public static class Info1 {
            public int height;
            public int nodes;
    
            public Info1(int h, int n) {
                height = h;
                nodes = n;
            }
        }
    
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    其中height表示二叉树的层数,nodes表示二叉树的结点个数。

    定义递归函数

    Info1 process1(Node head)
    
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    递归含义是:head 为头的二叉树的层数和点数都是多少,接下来就是 base case

    即:head == null的时候,此时,height == 0nodes == 0

            if (head == null) {
                return new Info1(0, 0);
            }
    
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    接下来是普遍情况

    // 去左树上收集信息
    Info1 leftInfo = process1(head.left);
    // 去右树上收集信息
    Info1 rightInfo = process1(head.right);
    // 整合成 head 自己的信息
    int height = Math.max(leftInfo.height, rightInfo.height) + 1;
    int nodes = leftInfo.nodes + rightInfo.nodes + 1;
    return new Info1(height, nodes);
    
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    方法2

    定义如下数据结构

        public static class Info2 {
            public boolean isFull;
            public int height;
    
            public Info2(boolean f, int h) {
                isFull = f;
                height = h;
            }
        }
    
    
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    其中isFull表示是否为满二叉树,height表示二叉树的高度。

    定义了这个数据结构后,可以梳理可能性,如果以 head 为头的树要符合满二叉树。则需要同时满足下面三种情况

    情况1:左树是满二叉树

    情况2:右树是满二叉树;

    情况3:左右树的高度一样。

    定义递归函数

    Info2 process2(Node head)
    
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    递归含义就是返回以head为头的二叉树Info2结构信息。

    base case是

            if (h == null) {
                return new Info2(true, 0);
            }
    
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    h == null默认是满二叉树,结点个数为0。

    接下来是普遍情况,即去左右子树收集相关信息,整合成以h为头二叉树的信息。

        // 去左子树收集相关信息
        Info2 leftInfo = process2(h.left);
        // 去右子树收集相关信息
        Info2 rightInfo = process2(h.right);
        // 整合成 h 自己的新
        boolean isFull = leftInfo.isFull && rightInfo.isFull && leftInfo.height == rightInfo.height;
        int height = Math.max(leftInfo.height, rightInfo.height) + 1;
        return new Info2(isFull, height);
    
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    方法1 和 方法2 的时间复杂度都是O(n),即经过一次后序遍历的时间复杂度。

    两种解法的完整代码(含测试代码)如下

    public class Code_IsFull {
        public static class Node {
            public int value;
            public Node left;
            public Node right;
    
            public Node(int data) {
                this.value = data;
            }
        }
    
        // 第一种方法
        // 收集整棵树的高度h,和节点数n
        // 只有满二叉树满足 : 2 ^ h - 1 == n
        public static boolean isFull1(Node head) {
            if (head == null) {
                return true;
            }
            Info1 all = process1(head);
            return (1 << all.height) - 1 == all.nodes;
        }
    
        public static class Info1 {
            public int height;
            public int nodes;
    
            public Info1(int h, int n) {
                height = h;
                nodes = n;
            }
        }
    
        public static Info1 process1(Node head) {
            if (head == null) {
                return new Info1(0, 0);
            }
            Info1 leftInfo = process1(head.left);
            Info1 rightInfo = process1(head.right);
            int height = Math.max(leftInfo.height, rightInfo.height) + 1;
            int nodes = leftInfo.nodes + rightInfo.nodes + 1;
            return new Info1(height, nodes);
        }
    
        // 第二种方法
        // 收集子树是否是满二叉树
        // 收集子树的高度
        // 左树满 && 右树满 && 左右树高度一样 -> 整棵树是满的
        public static boolean isFull2(Node head) {
            if (head == null) {
                return true;
            }
            return process2(head).isFull;
        }
    
        public static class Info2 {
            public boolean isFull;
            public int height;
    
            public Info2(boolean f, int h) {
                isFull = f;
                height = h;
            }
        }
    
        public static Info2 process2(Node h) {
            if (h == null) {
                return new Info2(true, 0);
            }
            Info2 leftInfo = process2(h.left);
            Info2 rightInfo = process2(h.right);
            boolean isFull = leftInfo.isFull && rightInfo.isFull && leftInfo.height == rightInfo.height;
            int height = Math.max(leftInfo.height, rightInfo.height) + 1;
            return new Info2(isFull, height);
        }
    
        // for test
        public static Node generateRandomBST(int maxLevel, int maxValue) {
            return generate(1, maxLevel, maxValue);
        }
    
        // for test
        public static Node generate(int level, int maxLevel, int maxValue) {
            if (level > maxLevel || Math.random() < 0.5) {
                return null;
            }
            Node head = new Node((int) (Math.random() * maxValue));
            head.left = generate(level + 1, maxLevel, maxValue);
            head.right = generate(level + 1, maxLevel, maxValue);
            return head;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            int maxLevel = 5;
            int maxValue = 100;
            int testTimes = 1000000;
            System.out.println("测试开始");
            for (int i = 0; i < testTimes; i++) {
                Node head = generateRandomBST(maxLevel, maxValue);
                if (isFull1(head) != isFull2(head)) {
                    System.out.println("出错了!");
                }
            }
            System.out.println("测试结束");
        }
    }
    
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