[数据结构与算法]【算法之LeetCode系列（5）】—— 二叉树系列（easy类）

LeetCode之二叉树系列

最近开始认真准备算法了，于是打开了大家都熟悉的算法小抄，摸索着里面高深的刷题方法，最后总结一下作者的意思就是心中想着那几个模板，然后往题目中套着做，而且推荐新手最先刷二叉树系列的题目，我觉得值得一试，于是这两天做了几个二叉树的题目，并且研究了一下，得出下面的二叉树刷题心得，如有错误之处，可以指出哈

我刷了这几个二叉树的题，基本都是可以用递归做出来的，所以对于递归我又有了新的认识，我觉得la哥还是挺有意思的（当然里面还有BFS,DFS）

五道题：

1. 相同的树

2. 对称二叉树

3. 二叉树的最大深度

4. 平衡二叉树

5. 二叉树的层序遍历（Medium）

题目描述我就不贴了,大家去官网上搜就OK了

1. 相同的树

var isSameTree = function(p, q) {
    if(q === null && p === null){//如果两棵“子”树都是空树，一定相同啊
        return true
    }
    //前面那个条件不满足，说明不是同时都是空树，所以只要其中有一个是空树，两棵树肯定不一样
    if(q === null || p === null){
        return false
    }
    //前面两个条件都不满足，说明都不是空树（比较结构），结构相同，接下来比较节点值，值不同，树不同
    if(q.val !== p.val){
        return false
    }
    //最后这里&&是一个短路效应，左子树或者右子树其中只要有一个不满足相同条件就是不同
    //同样如果左右子树都是相同的，那肯定是一样的
    //这里有递归，你不要去想具体的过程
    //你只需要知道，这里使用递归是检测每一个节点的左右子树是否相同就行
    return isSameTree(q.left,p.left) && isSameTree(q.right,p.right);
 };

1. 对称二叉树

因为做这个题之前做了相同的树，所以想了一会儿就有思路了，其实这和相同的树没什么区别，只不过相同的树比较的是两棵树的左子树是不是一样，右子树是不是一样，而这个对称其实就是比较树1的左子树和树2的右子树是不是一样，树1的右子树和树2的左子树是不是一样，所以，你是不是也有思路了……

var isSymmetric = function(root) {
	//先将这棵树拆分成两棵树root1和root2
    let root1 = root.left;
    let root2 = root.right;
    //接下来套路就和相同树一样了，只不过递归传递的值要变一下
    if(root1 === null && root2 === null)
        return true;
    if(root1 === null || root2 === null)
        return false;
    if(root1.val !== root2.val)
        return false;
    function isSame(left,right){
        if(left === null && right === null)
            return true
        if(left === null || right === null)
            return false
        if(left.val !== right.val)
            return false
        // 这里是比较树1的左子树和树2的右子树是不是一样，树1的右子树和树2的左子树是不是一样
        return isSame(left.left,right.right) && isSame(left.right,right.left)
    }
    return isSame(root1,root2)
};

3. 二叉树的最大深度

这个就比较简单的了。只需要递归计算左右子树的最大的深度，去最大的就行

var maxDepth = function(root) {
    if(!root){//如果是空树，或者是叶子节点，就返回0
        return 0;
    }else{
        const left = maxDepth(root.left);//找到左子树的最大深度
        const right = maxDepth(root.right);//找到右子树的最大深度
        return Math.max(left,right) + 1;//比较，取较大者
    }
};

4. 平衡二叉树

这里涉及什么是平衡二叉树，简单理解就是任意一个节点的左右子树的高度差小于等于1，而好巧不巧，二叉树的高度和深度是一样的，所以前一题的最大深度又可以复用啦……我怀疑我真的是故意找的（不是）

var isBalanced = function(root) {
    const maxDepth = function(root) {//求二叉树的最大深度
        if(!root){
            return 0;
        }else{
            const left = maxDepth(root.left);
            const right = maxDepth(root.right);
            return Math.max(left,right) + 1;
        }
    };
    if(!root)//如果是空树或者是当前是叶子结点
        return true;
    //下面这个return 语句按照&&划分。如果&&左右有一个条件不满足，就不是平衡二叉树
    //最后的return语句总结：当前节点的左右子树的高度差小于1，且左右子树的根节点也要满足这个条件
    //第一部分：是计算     当前节点      的左右子树的高度差是不是小于1(就是递归传入的节点还有最开始的根节点）
    //第二部分，计算当前节点的左子树是不是平衡二叉树
    //第三部分，计算当前节点的右子树是不是平衡二叉树
    //三部分的条件，如果有一个假了，绝不是平衡二叉树（傲娇）
    return Math.abs(maxDepth(root.left) - maxDepth(root.right)) <= 1 
    && isBalanced(root.left) && isBalanced(root.right)
};

4. 二叉树的层序遍历

层序遍历使用递归我是做不出来（递归受挫，刚培养起来的自信瞬间无了），需要使用广度优先遍历(BFS)，而之前的最大深度其实也可以算是深度优先遍历（DFS），但是只是使用BFS是解决不了这个问题的，看注释！！！

var levelOrder = function(root) {
    let res = [];//存放最终结果
    let queue = [];//节点队列（队列是先进先出，js使用数组的shift和push可以模仿）
    if(root !== null){//当前节点不是空节点
        queue.push(root);//当前节点入队
    }
    
    while(queue.length > 0){ //只要队列中还有节点
        let n = queue.length;//保存队列中节点个数
        let level = [];//   当前层  的节点
        for(let i = 0;i < n;i ++){//只要当前层还有节点，还是得接着遍历，可不能学BFS偷懒跑了
            let node = queue.shift();//头结点出队
            level.push(node.val);//当前层的节点依次   进入当前层
            if(node.left){//当前节点的左子节点，有则进入队列（注意，这里进入，但是n值不会变)
                queue.push(node.left);
            }
            //先左后右，同层由左向右进入队列
            if(node.right){//当前节点的右子节点，有则进入队列（注意，这里进入，但是n值不会变)
                queue.push(node.right);
            }
        }
        res.push(level);//当前层遍历完成，放入结果中
    }
    return res;
};

做了之后发现真的很“巧”，感觉做的题都是逐层递进的，通过这几个题，加深了我对递归，DFS,BFS这几个方法的理解，但是不够，还得继续！冲冲冲！