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前言🌧️
算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。
编写指令的好坏，会直接影响到程序的性能优劣，而指令又由数据结构和算法组成，所以数据结构和算法的设计基本上决定了最终程序的好坏。
题目🦀
572. 另一棵树的子树
难度简单
给你两棵二叉树 root 和 subRoot 。检验 root 中是否包含和 subRoot 具有相同结构和节点值的子树。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。
二叉树 tree 的一棵子树包括 tree 的某个节点和这个节点的所有后代节点。tree 也可以看做它自身的一棵子树。
示例 1：
输入：root = [3,4,5,1,2], subRoot = [4,1,2]
输出：true
示例 2：
输入：root = [3,4,5,1,2,null,null,null,null,0], subRoot = [4,1,2]
输出：false
提示：
root树上的节点数量范围是[1, 2000]subRoot树上的节点数量范围是[1, 1000]-104 <= root.val <= 104-104 <= subRoot.val <= 104
解题思路🌵
- 本质此题是一道先序遍历
- 每一次遍历判断当前子树是不是和subRoot相同
- 判断相同时可以使用 lc 100题的相同解法
解题步骤🐂
- 初始化isSameTree函数用来判断树是否相同
- 判断边界条件，当root为空时，是否和子树相同
- 然后判断当前结点的树是否和subRoot相同，不相同，继续前序遍历判断
源码🔥
/**
* 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)
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @param {TreeNode} subRoot
* @return {boolean}
*/
var isSubtree = function(root, subRoot) {
if(!root){
return subRoot === root
}
return isSameTree(root,subRoot) || isSubtree(root.left,subRoot) || isSubtree(root.right,subRoot)
};
const isSameTree = (root1,root2)=>{
if(!root1 && !root2){
return true
}
if(!root1 || !root2){
return false
}
if(root1.val !== root2.val){
return false
}
return isSameTree(root1.left,root2.left) && isSameTree(root1.right,root2.right)
}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」572-另一颗树的子树⚡️ 就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。
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写在最后
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