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题目描述
给你两棵二叉树： root1 和 root2 。
想象一下，当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时，两棵树上的一些节点将会重叠（而另一些不会）。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是：如果两个节点重叠，那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值；否则，不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点。
返回合并后的二叉树。
注意: 合并过程必须从两个树的根节点开始。
示例 1:
输入： root1 = [1,3,2,5], root2 = [2,1,3,null,4,null,7]
输出： [3,4,5,5,4,null,7]
示例 2:
输入： root1 = [1], root2 = [1,2]
输出： [2,2]
提示：
- 两棵树中的节点数目在范围
[0, 2000]内 -104 <= Node.val <= 104
题解
1.广度优先遍历
由于我们需要创建一个新的二叉树，所以我们需要进行收集
-
首先跟据两个root1和root2来创建一个新树的 root
-
再跟据两个 root1和root2 分别的left和right，来进行收集新树 left 和 right
-
每次进行入队和出队操作，在内部进行收集
-
结束条件为，直到两个队列中的其中一个为空
const mergeTrees = (root1, root2) => {
// 两棵树的根节点
if (root1 == null) return root2
if (root2 == null) return root1
// 两个根节点不为空的情况下，合并得到一个新的根节点 作为创建一个新的树
// 新树的作用，就是收集
let newTrees = new TreeNode(root1.val + root2.val)
// 创建3个队列
let queue = [newTrees],
queue1 = [root1],
queue2 = [root2]
// 循环遍历
while (queue1.length && queue2.length) {
// 出队
let node = queue.shift(),
node1 = queue1.shift(),
node2 = queue2.shift()
// left 和 right
let left1 = node1.left,
left2 = node2.left,
right1 = node1.right,
right2 = node2.right
// 判断left
if (left1 || left2) {
// 要合并俩节点有左子节点都非空
if (left1 && left2) {
// 合并并赋值为左子树
let left = new TreeNode(left1.val + left2.val)
// 收集 left
node.left = left
// 进入队列
queue.push(left)
queue1.push(left1)
queue2.push(left2)
} else node.left = left1 || left2
}
// 判断right
if (right1 || right2) {
if (right1 && right2) {
let right = new TreeNode(right1.val + right2.val)
// 收集 right
node.right = right
queue.push(right)
queue1.push(right1)
queue2.push(right2)
} else node.right = right1 || right2
}
}
return newTrees
}
1.深度优先遍历
可以看到深度优先遍历的递归优势，比广度优先遍历的队列模式要更清楚一点。
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val, left, right) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.left = (left===undefined ? null : left)
* this.right = (right===undefined ? null : right)
* }
*/
const mergeTrees = (root1, root2) => {
// 其中一个节点为空时
if (root1 == null) return root2
if (root2 == null) return root1
// 递归
return new TreeNode(root1.val + root2.val, mergeTrees(root1.left, root2.left), mergeTrees(root1.right, root2.right))
}
总结
该题目 12 ：这道题用深度优先遍历的思路来解的话，还是不太难，但是对于广度优先遍历的思路就有点难理解，可以多加查看
