问题描述

给你一棵 完全二叉树 的根节点 root ,求出该树的节点个数。

完全二叉树 的定义如下:在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层,则该层包含 1~ 2h 个节点。

示例 1:

输入:root = [1,2,3,4,5,6]
输出:6

示例 2:

输入:root = []
输出:0

示例 3:

输入:root = [1]
输出:1

提示:

  • 树中节点的数目范围是[0, 5 * 104]
  • 0 <= Node.val <= 5 * 104
  • 题目数据保证输入的树是 完全二叉树

进阶:遍历树来统计节点是一种时间复杂度为 O(n) 的简单解决方案。你可以设计一个更快的算法吗?

普通二叉树

首先按照普通二叉树的逻辑来求。

这道题目的递归法和求二叉树的深度写法类似, 而迭代法,层序遍历模板稍稍修改一下,记录遍历的节点数量就可以了。

递归遍历的顺序依然是后序(左右中)。

递归

后序遍历,考虑递归三部曲。

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class Solution {
private:
int getNodesNum(TreeNode* cur) {
if (cur == NULL) return 0;
int leftNum = getNodesNum(cur->left); // 左
int rightNum = getNodesNum(cur->right); // 右
int treeNum = leftNum + rightNum + 1; // 中
return treeNum;
}
public:
int countNodes(TreeNode* root) {
return getNodesNum(root);
}
};
  • 时间复杂度:O(n)O(n)
  • 空间复杂度:O(logn)O(log n),算上了递归系统栈占用的空间

迭代

只要模板少做改动,加一个变量result,统计节点数量就可以了。

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class Solution {
public:
int countNodes(TreeNode* root) {
queue<TreeNode*> que;
if (root != NULL) que.push(root);
int result = 0;
while (!que.empty()) {
int size = que.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode* node = que.front();
que.pop();
result++; // 记录节点数量
if (node->left) que.push(node->left);
if (node->right) que.push(node->right);
}
}
return result;
}
};
  • 时间复杂度:O(n)O(n)
  • 空间复杂度:O(n)O(n)

完全二叉树

核心思路

完全二叉树只有两种情况:

  1. 是满二叉树。可以直接用 2树深度12^{树深度 - 1} 来计算,注意这里根节点深度为1。

  2. 最后一层叶子节点没有满。分别递归左孩子,和右孩子,递归到某一深度一定会有左孩子或者右孩子为满二叉树,然后依然可以按照情况1来计算。

判断其子树是不是满二叉树,如果是则利用公式计算这个子树(满二叉树)的节点数量,如果不是则继续递归,

实现要点

如何判断一棵树是不是完全二叉树?

在完全二叉树中,如果递归向左遍历的深度等于递归向右遍历的深度,那说明就是满二叉树。

code

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class Solution {
public:
int countNodes(TreeNode* root) {
if (root == nullptr) return 0;
TreeNode* left = root->left;
TreeNode* right = root->right;
int leftDepth = 0, rightDepth = 0; // 这里初始为0是有目的的,为了下面求指数方便
while (left) { // 求左子树深度
left = left->left;
leftDepth++;
}
while (right) { // 求右子树深度
right = right->right;
rightDepth++;
}
if (leftDepth == rightDepth) {
return (2 << leftDepth) - 1; // 注意(2<<1) 相当于2^2,所以leftDepth初始为0
}
return countNodes(root->left) + countNodes(root->right) + 1;
}
};
  • 时间复杂度:O(logn×logn)O(log n × log n)
  • 空间复杂度:O(logn)O(log n)