0236.二叉树的最近公共祖先

本来是打算将二叉树和二叉搜索树的公共祖先问题一起讲,后来发现篇幅过长了,只能先说一说二叉树的公共祖先问题。

236. 二叉树的最近公共祖先

力扣题目链接

给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。

百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个结点 p、q,最近公共祖先表示为一个结点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”

例如,给定如下二叉树:  root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]

236. 二叉树的最近公共祖先

示例 1:
输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 1
输出: 3
解释: 节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3。

示例 2:
输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], p = 5, q = 4
输出: 5
解释: 节点 5 和节点 4 的最近公共祖先是节点 5。因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。

说明:

  • 所有节点的值都是唯一的。
  • p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉树中。

算法公开课

《代码随想录》算法视频公开课自底向上查找,有点难度! | LeetCode:236. 二叉树的最近公共祖先,相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对本题的理解

思路

遇到这个题目首先想的是要是能自底向上查找就好了,这样就可以找到公共祖先了。

那么二叉树如何可以自底向上查找呢?

回溯啊,二叉树回溯的过程就是从低到上。

后序遍历(左右中)就是天然的回溯过程,可以根据左右子树的返回值,来处理中节点的逻辑。

接下来就看如何判断一个节点是节点q和节点p的公共祖先呢。

首先最容易想到的一个情况:如果找到一个节点,发现左子树出现结点p,右子树出现节点q,或者 左子树出现结点q,右子树出现节点p,那么该节点就是节点p和q的最近公共祖先。 即情况一:

判断逻辑是 如果递归遍历遇到q,就将q返回,遇到p 就将p返回,那么如果 左右子树的返回值都不为空,说明此时的中节点,一定是q 和p 的最近祖先。

那么有录友可能疑惑,会不会左子树 遇到q 返回,右子树也遇到q返回,这样并没有找到 q 和p的最近祖先。

这么想的录友,要审题了,题目强调:二叉树节点数值是不重复的,而且一定存在 q 和 p

但是很多人容易忽略一个情况,就是节点本身p(q),它拥有一个子孙节点q(p)。 情况二:

其实情况一 和 情况二 代码实现过程都是一样的,也可以说,实现情况一的逻辑,顺便包含了情况二。

因为遇到 q 或者 p 就返回,这样也包含了 q 或者 p 本身就是 公共祖先的情况。

这一点是很多录友容易忽略的,在下面的代码讲解中,可以再去体会。

递归三部曲:

  • 确定递归函数返回值以及参数

需要递归函数返回值,来告诉我们是否找到节点q或者p,那么返回值为bool类型就可以了。

但我们还要返回最近公共节点,可以利用上题目中返回值是TreeNode * ,那么如果遇到p或者q,就把q或者p返回,返回值不为空,就说明找到了q或者p。

代码如下:

TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q)
  • 确定终止条件

遇到空的话,因为树都是空了,所以返回空。

那么我们来说一说,如果 root == q,或者 root == p,说明找到 q p ,则将其返回,这个返回值,后面在中节点的处理过程中会用到,那么中节点的处理逻辑,下面讲解。

代码如下:

if (root == q || root == p || root == NULL) return root;
  • 确定单层递归逻辑

值得注意的是 本题函数有返回值,是因为回溯的过程需要递归函数的返回值做判断,但本题我们依然要遍历树的所有节点。

我们在二叉树:递归函数究竟什么时候需要返回值,什么时候不要返回值?中说了 递归函数有返回值就是要遍历某一条边,但有返回值也要看如何处理返回值!

如果递归函数有返回值,如何区分要搜索一条边,还是搜索整个树呢?

搜索一条边的写法:

if (递归函数(root->left)) return ;

if (递归函数(root->right)) return ;

搜索整个树写法:

left = 递归函数(root->left);  // 左
right = 递归函数(root->right); // 右
left与right的逻辑处理;         // 中 

看出区别了没?

在递归函数有返回值的情况下:如果要搜索一条边,递归函数返回值不为空的时候,立刻返回,如果搜索整个树,直接用一个变量left、right接住返回值,这个left、right后序还有逻辑处理的需要,也就是后序遍历中处理中间节点的逻辑(也是回溯)

那么为什么要遍历整棵树呢?直观上来看,找到最近公共祖先,直接一路返回就可以了。

如图:

236.二叉树的最近公共祖先

就像图中一样直接返回7。

但事实上还要遍历根节点右子树(即使此时已经找到了目标节点了),也就是图中的节点4、15、20。

因为在如下代码的后序遍历中,如果想利用left和right做逻辑处理, 不能立刻返回,而是要等left与right逻辑处理完之后才能返回。

left = 递归函数(root->left);  // 左
right = 递归函数(root->right); // 右
left与right的逻辑处理;         // 中 

所以此时大家要知道我们要遍历整棵树。知道这一点,对本题就有一定深度的理解了。

那么先用left和right接住左子树和右子树的返回值,代码如下:

TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);

如果left 和 right都不为空,说明此时root就是最近公共节点。这个比较好理解

如果left为空,right不为空,就返回right,说明目标节点是通过right返回的,反之依然

这里有的同学就理解不了了,为什么left为空,right不为空,目标节点通过right返回呢?

如图:

236.二叉树的最近公共祖先1

图中节点10的左子树返回null,右子树返回目标值7,那么此时节点10的处理逻辑就是把右子树的返回值(最近公共祖先7)返回上去!

这里也很重要,可能刷过这道题目的同学,都不清楚结果究竟是如何从底层一层一层传到头结点的。

那么如果left和right都为空,则返回left或者right都是可以的,也就是返回空。

代码如下:

if (left == NULL && right != NULL) return right;
else if (left != NULL && right == NULL) return left;
else  { //  (left == NULL && right == NULL)
    return NULL;
}

那么寻找最小公共祖先,完整流程图如下:

236.二叉树的最近公共祖先2

从图中,大家可以看到,我们是如何回溯遍历整棵二叉树,将结果返回给头结点的!

整体代码如下:

class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if (root == q || root == p || root == NULL) return root;
        TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
        TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);
        if (left != NULL && right != NULL) return root;

        if (left == NULL && right != NULL) return right;
        else if (left != NULL && right == NULL) return left;
        else  { //  (left == NULL && right == NULL)
            return NULL;
        }

    }
};

稍加精简,代码如下:

class Solution {
public:
    TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {
        if (root == q || root == p || root == NULL) return root;
        TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left, p, q);
        TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right, p, q);
        if (left != NULL && right != NULL) return root;
        if (left == NULL) return right;
        return left;
    }
};

总结

这道题目刷过的同学未必真正了解这里面回溯的过程,以及结果是如何一层一层传上去的。

那么我给大家归纳如下三点

  1. 求最小公共祖先,需要从底向上遍历,那么二叉树,只能通过后序遍历(即:回溯)实现从底向上的遍历方式。

  2. 在回溯的过程中,必然要遍历整棵二叉树,即使已经找到结果了,依然要把其他节点遍历完,因为要使用递归函数的返回值(也就是代码中的left和right)做逻辑判断。

  3. 要理解如果返回值left为空,right不为空为什么要返回right,为什么可以用返回right传给上一层结果。

可以说这里每一步,都是有难度的,都需要对二叉树,递归和回溯有一定的理解。

本题没有给出迭代法,因为迭代法不适合模拟回溯的过程。理解递归的解法就够了。

其他语言版本

Java

class Solution {
    public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        if (root == null || root == p || root == q) { // 递归结束条件
            return root;
        }

        // 后序遍历
        TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
        TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);

        if(left == null && right == null) { // 若未找到节点 p 或 q
            return null;
        }else if(left == null && right != null) { // 若找到一个节点
            return right;
        }else if(left != null && right == null) { // 若找到一个节点
            return left;
        }else { // 若找到两个节点
            return root;
        }
    }
}

Python

递归法(版本一)

class Solution:
    def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):
        if root == q or root == p or root is None:
            return root

        left = self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
        right = self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q)

        if left is not None and right is not None:
            return root

        if left is None and right is not None:
            return right
        elif left is not None and right is None:
            return left
        else: 
            return None

递归法(版本二)精简

class Solution:
    def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):
        if root == q or root == p or root is None:
            return root

        left = self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
        right = self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q)

        if left is not None and right is not None:
            return root

        if left is None:
            return right
        return left

Go

func lowestCommonAncestor(root, p, q *TreeNode) *TreeNode {
    // check
    if root == nil {
        return root
    }
    // 相等 直接返回root节点即可
    if root == p || root == q {
        return root
    }
    // Divide
    left := lowestCommonAncestor(root.Left, p, q)
    right := lowestCommonAncestor(root.Right, p, q)

    // Conquer
    // 左右两边都不为空,则根节点为祖先
    if left != nil && right != nil {
        return root
    }
    if left != nil {
        return left
    }
    if right != nil {
        return right
    }
    return nil
}

JavaScript

var lowestCommonAncestor = function(root, p, q) {
    // 使用递归的方法
    // 需要从下到上,所以使用后序遍历
    // 1. 确定递归的函数
    const travelTree = function(root,p,q) {
        // 2. 确定递归终止条件
        if(root === null || root === p || root === q) {
            return root;
        }
        // 3. 确定递归单层逻辑
        let left = travelTree(root.left,p,q);
        let right = travelTree(root.right,p,q);
        if(left !== null && right !== null) {
            return root;
        }
        if(left === null) {
            return right;
        }
        return left;
    }
   return  travelTree(root,p,q);
};

TypeScript

function lowestCommonAncestor(root: TreeNode | null, p: TreeNode | null, q: TreeNode | null): TreeNode | null {
    if (root === null || root === p || root === q) return root;
    const left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
    const right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);
    if (left !== null && right !== null) return root;
    if (left !== null) return left;
    if (right !== null) return right;
    return null;
};

Scala

object Solution {
  def lowestCommonAncestor(root: TreeNode, p: TreeNode, q: TreeNode): TreeNode = {
    // 递归结束条件
    if (root == null || root == p || root == q) {
      return root
    }

    var left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
    var right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q)

    if (left != null && right != null) return root
    if (left == null) return right
    left
  }
}

Rust

impl Solution {
    pub fn lowest_common_ancestor(
        root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,
        p: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,
        q: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,
    ) -> Option<Rc<RefCell<TreeNode>>> {
        if root == p || root == q || root.is_none() {
            return root;
        }
        let left = Self::lowest_common_ancestor(
            root.as_ref().unwrap().borrow().left.clone(),
            p.clone(),
            q.clone(),
        );
        let right =
            Self::lowest_common_ancestor(root.as_ref().unwrap().borrow().right.clone(), p, q);
        match (&left, &right) {
            (None, Some(_)) => right,
            (Some(_), Some(_)) => root,
            _ => left,
        }
    }
}

C#

public TreeNode LowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q)
{
    if (root == null || root == p || root == q) return root;
    TreeNode left = LowestCommonAncestor(root.left, p, q);
    TreeNode right = LowestCommonAncestor(root.right, p, q);
    if (left != null && right != null) return root;
    if (left == null && right != null) return right;
    if (left != null && right == null) return left;
    return null;
}