39. 是否為平衡二叉樹
輸入一棵二叉樹，判斷該二叉樹是否是平衡二叉樹任意結點的左右子樹高度差不大於1就是平衡二叉樹。
1 class solution
8 // 前序遞迴遍歷
9 int preorder(treenode* proot)
17 return 0;
18 }
19
20 };
時間複雜度：一定會遍歷樹的所有結點，即使很早就發現了該樹是不平衡樹，所以時間複雜度為o(n)
空間複雜度：遞迴深度為樹的最大高度，高度平均為o(logn), 最壞為o(n),所以空間複雜度也是平均為o(logn), 最壞為o(n)
結題思路大致和上面一樣，只不過這裡沒有借助乙個標記flag, 直接通過返回樹高-1來表示樹不平衡。而且統計樹高的函式進行了剪枝，只要左子樹不平衡或者右子樹不平衡直接返回整棵樹不平衡，減少後續無效計算。
1 class solution
6 7 // 統計樹高的輔助函式
8 public int treeheight(treenode root)else
17 int rightheight = treeheight(root.right);
18 if(rightheight == -1)
21 return math.abs(leftheight - rightheight) > 1 ? -1 : math.max(leftheight, rightheight) + 1;
22 }
23 }
24 }
時間複雜度：最壞情況下會遍歷整棵樹的所有結點，複雜度為o(n), 但是演算法經過了剪枝處理，複雜度應該會比思路一好一些。
空間複雜度：樹的高度就是棧的深度，高度平均為o(logn), 最壞為o(n),所以空間複雜度也是平均為o(logn), 最壞為o(n)
思路參考：
遞迴判斷左右子樹是否平衡，統計左右子樹高度差。這個方法會有很多重複計算
1 class solution
7 // 遞迴判斷左右子樹是否平衡，統計左右子樹高度差
8 return isbalanced(root.left) && isbalanced(root.right) && math.abs(treeheight(root.left) - treeheight(root.right)) < 2;
9 }
10 11 // 統計樹高的輔助函式
12 public int treeheight(treenode root)
16 return math.max(treeheight(root.left), treeheight(root.right)) + 1;
17 }
18 }
劍指offer 39 判斷二叉樹是否為平衡二叉樹
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劍指offer 39 平衡二叉樹
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劍指offer39 平衡二叉樹
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