LeetCode 1361. 验证二叉树【二叉树,DFS或BFS或并查集】1464

news/2024/6/17 15:25:57 标签: leetcode, 深度优先, 宽度优先

本文属于「征服LeetCode」系列文章之一,这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁,本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止;由于LeetCode还在不断地创建新题,本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中,我不仅会讲解多种解题思路及其优化,还会用多种编程语言实现题解,涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。

为了方便在PC上运行调试、分享代码文件,我还建立了相关的仓库:https://github.com/memcpy0/LeetCode-Conquest。在这一仓库中,你不仅可以看到LeetCode原题链接、题解代码、题解文章链接、同类题目归纳、通用解法总结等,还可以看到原题出现频率和相关企业等重要信息。如果有其他优选题解,还可以一同分享给他人。

由于本系列文章的内容随时可能发生更新变动,欢迎关注和收藏征服LeetCode系列文章目录一文以作备忘。

二叉树上有 n 个节点,按从 0 到 n - 1 编号,其中节点 i 的两个子节点分别是 leftChild[i] 和 rightChild[i]

只有 所有 节点能够形成且  形成 一颗 有效的二叉树时,返回 true;否则返回 false

如果节点 i 没有左子节点,那么 leftChild[i] 就等于 -1。右子节点也符合该规则。

注意:节点没有值,本问题中仅仅使用节点编号。

示例 1:

输入:n = 4, leftChild = [1,-1,3,-1], rightChild = [2,-1,-1,-1]
输出:true

示例 2:

输入:n = 4, leftChild = [1,-1,3,-1], rightChild = [2,3,-1,-1]
输出:false

示例 3:

输入:n = 2, leftChild = [1,0], rightChild = [-1,-1]
输出:false

示例 4:

输入:n = 6, leftChild = [1,-1,-1,4,-1,-1], rightChild = [2,-1,-1,5,-1,-1]
输出:false

提示:

  • 1 <= n <= 10^4
  • leftChild.length == rightChild.length == n
  • -1 <= leftChild[i], rightChild[i] <= n - 1

解法 DFS/BFS

我们将验证二叉树的过程分为两步:第一步找到二叉树的根节点,第二步从根节点开始对二叉树进行遍历,判断其是否为一颗有效的二叉树。

在第一步中,为了找到根节点,我们需要用数组 i s R o o t isRoot isRoot 存放所有节点是否有父节点——这是因为只有入度为 0 0 0 的点(即没有父节点的点)才能是根节点。同时计算边的数目。

  • 我们遍历数组 l e f t C h i l d leftChild leftChild r i g h t C h i l d rightChild rightChild ,如果数组中的某个元素 x x x 不为 − 1 -1 1 ,那么就表示有一条边指向节点 x x x ,节点 x x x i s R o o t [ x ] isRoot[x] isRoot[x] f a l s e false false
  • 在遍历完数组 l e f t C h i l d leftChild leftChild r i g h t C h i l d rightChild rightChild 后,如果发现边数不为 n − 1 n - 1 n1 ,则一定不是树
  • 如果边数为 n − 1 n - 1 n1 ,我们再在数组 i s R o o t isRoot isRoot 中找到一个满足 i s R o o t [ r o o t ] = = t r u e isRoot[root] == true isRoot[root]==true 的节点 r o o t root root ,即为二叉树的根节点。
  • 如果有多个满足条件的节点呢?在这种情况下,这 n n n 个节点一定不是一颗有效的二叉树。

在第二步中,我们从根节点开始进行深度优先搜索或广度优先搜索,判定这 n n n 个节点的连通性,这是因为当这个 n n n 个节点是一颗有效的二叉树时,所有的节点会恰好被遍历一次。如果某一个节点被遍历了超过一次(有不止一个父节点)或零次(不连通),那么这 n n n 个节点都不是一颗有效的二叉树。由于如下说明,我们只需证明其连通即可

对于一个包含 n n n 个节点 m m m 条边的无向图,如果它是一棵树,那么必须满足以下三个条件中的两个:

  • m = n − 1 m = n - 1 m=n1
  • 该无向图连通;
  • 该无向图无环。

事实上,只要满足其中的两个条件,就可以推出第三个条件。证明不是本题的重点,因此这里不再赘述。

可以发现,第二个条件「该无向图连通」和第三个条件「该无向图无环」都需要我们对至少整个图进行一次遍历,因此只统计图的出入度、边数等信息而不对整个图进行遍历的所有算法都是错误的。并且由于本题是有向图,和无向图不同的是,有向图中仅有一个节点可以作为树的根节点(而无向图中任意一个节点都可以作为树的根节点),因此我们还需要对根节点的唯一性进行判定。那么对应到本题中:

  • 第一个条件 m = n − 1 m = n - 1 m=n1 :统计数组 l e f t C h i l d leftChild leftChild r i g h t C h i l d rightChild rightChild 中非 − 1 -1 1 的元素个数即为 m m m
  • 另一个条件可以考虑验证剩下两个条件中的任意一个:
    • 如果选择第二个条件「该无向图连通」,那么可以使用搜索遍历的方式来判断(例如上面给出的代码);
    • 如果选择第三个条件「该无向图无环」,那么可以使用并查集的方式来判断。

这里,我们使用一个布尔数组 v i s vis vis 来存放所有被遍历过的节点,如果在搜索时遍历到某个节点,就标记该节点可访问。如果在搜索完成后, v i s vis vis 中有节点没被访问,那么说明这 n n n 个节点不连通。

class Solution {
public:
    bool validateBinaryTreeNodes(int n, vector<int>& leftChild, vector<int>& rightChild) {
        vector<bool> isRoot(n, true);
        int edges = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (leftChild[i] != -1) {
                isRoot[leftChild[i]] = false;
                ++edges;
            }
            if (rightChild[i] != -1) {
                isRoot[rightChild[i]] = false;
                ++edges;
            }
        }
        // 从根结点连通,n个点,n-1条边
        if (edges != n - 1) return false;
        // 只有1个根结点
        int roots = 0, root = -1;
        for (int i = 0; i < n; ++i) if (isRoot[i]) { root = i; ++roots; }
        if (roots != 1) return false; // 其实可在连通性判断中处理多根情况

        queue<int> q;
        q.push(root);
        vector<bool> vis(n);
        while (!q.empty()) {
            int u = q.front();
            vis[u] = true;
            q.pop();
            if (leftChild[u] != -1) q.push(leftChild[u]);
            if (rightChild[u] != -1) q.push(rightChild[u]);
        }
        for (int i = 0; i < n; ++i) if (vis[i] == false) return false;
        return true;
    }
};

复杂度分析:

  • 时间复杂度: O ( N ) O(N) O(N)
  • 空间复杂度: O ( N ) O(N) O(N)

本题的测试数据非常弱,这会导致一些错误的算法可以通过所有的数据。我们必须注意到这些错误的算法。


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