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大家好呀，我是翻转蛋。
今天解决翻转二叉树，这是一道看起来很简单的题目，当然做起来也简单。
但是作为一道经典的二叉树题目，这道题存在的意义不只是为了 AC 那一下的快感。
而是要把它和之前所学的内容连起来，你要知道你用了什么方法去解决，继续看接下来的内容，你们就知道我在说什么。
LeetCode 226：翻转二叉树
题意
翻转一颗二叉树。
示例
输入：
输出：
提示
- 爱帅蛋
- 么么哒
题目解析
题目经典，难度简单。
翻转二叉树，就是将每个节点的左右孩子进行交换。
这个说白了就是分解成了多个重复的子问题，显然可以用递归法来解决。
其实我们在做二叉树相关题目的时候，脑子里的第一反应出来的应该是用递归解决。
再回到“交换”本身，根据“交换”的顺序不同，这道题其实是有 3 种解法：
(1) 由上至下
由上至下，就是先交换左右子树，再递归左子树，右子树。
这样就是，先换的是根节点的左右子树，剩下内部的子树还没换，那就交给递归去换。
(2) 由下至上
由下至上，就是先递归左子树，右子树，再交换左右。
这就意味着先从叶子节点的交换开始，然后随着递归向上，子树被一个个的翻转。
(3) 由左至右
由左至右，就是从根节点开始，一层层的遍历，一层层的换。
看完这三种方式，不知道小婊贝们看懂了没...
由上至下对应着前序遍历，由下至上对应着后序遍历，由左至右对应着层次遍历。
可能这里有小婊贝好奇：为啥少了个中序遍历？
good question！
其实这道题用中序遍历是可以的，但是会有点怪，不是严格意义上我们说的中序遍历的样子。
这个是因为中序遍历的顺序是：左子树、根、右子树，应用在这道题上，如果仿照前序和后序的样子，应该是递归左子树、交换左右子树、递归右子树。
但是这里不能这么做，因为交换了左右子树后，左右子树已经换了位置。递归右子树，其实就是在递归之前的左子树。
所以想用中序遍历，递归法的顺序应该是：递归左子树、交换左右子树、递归左子树。
如果对这几个遍历不熟悉的，可以看下面这几篇文章：
既然能用递归解决，那就肯定也存在非递归的方法（迭代）。
这样看来，其实本题有 4 种解法，用二叉树的前中后序+层次遍历都可以解决。
递归法
因为篇幅原因，这里我以前序遍历为例，解决本题。
根据【递归算法】文章中讲的，实现递归，需要两步：
- 找出重复的子问题（递推公式）。
- 终止条件。
根据上面讲的实现递归的两步来实现：
(1) 找出重复的子问题。
这个很好找，前序遍历的顺序是：根、左子树、右子树。
对应到本题是：交换左右子树，左子树，右子树。
对于左子树或者右子树来说，也是同样的操作顺序。
所以这个重复的子问题就出来了，先交换左右子树，再遍历左子树，最后遍历右子树。
# 将当前节点的左右子树交换
root.left, root.right = root.right, root.left
# 递归左子树
self.invertTree(root.left)
# 递归右子树
self.invertTree(root.right)
(2) 确定终止条件。
对于二叉树的遍历来说，想终止，即没东西遍历了，没东西遍历自然就停下来了。
那就是当前的节点是空的，既然是空的那就没啥好遍历。
# 递归终止条件
if root == None:
return None
这两点确定好了，代码也就出来了。
Python 代码实现
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
# 递归终止条件
if root == None:
return None
# 将当前节点的左右子树交换
root.left, root.right = root.right, root.left
# 递归左子树
self.invertTree(root.left)
# 递归右子树
self.invertTree(root.right)
return root
Java 代码实现
class Solution {
public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
//递归终止条件
if(root == null) {
return null;
}
//将当前节点的左右子树交换
TreeNode tmp = root.right;
root.right = root.left;
root.left = tmp;
//递归左子树
invertTree(root.left);
//递归右子树
invertTree(root.right);
return root;
}
}
此解法，由于每个节点被遍历一次，且节点间进行了交换，所以时间复杂度为 O(n) 。
使用递归，在过程中额外调用了栈空间，所以空间复杂度为 O(n) 。
非递归法（迭代）
同样还是因为篇幅原因，这里我以前序遍历为例。
我在上面递归法中说过，对于本题的顺序是：先交换左右子树，再遍历左子树，最后遍历右子树。
因为栈“先入后出”的特点，结合上述的顺序，迭代的过程也就出来了：
每次都是先将根节点放入栈，然后右子树，最后左子树。
具体步骤如下所示：
- 初始化维护一个栈，将根节点入栈。
- 当栈不为空时
-
- 弹出栈顶元素 node，将栈顶元素 node 的左右子树交换。
- 若 node 的右子树不为空，右子树入栈。
- 若 node 的左子树不为空，左子树入栈。
Python 代码实现
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
# class Solution:
# def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
# # 递归终止条件
# if root == None:
# return None
# # 将当前节点的左右子树交换
# root.left, root.right = root.right, root.left
# # 递归左子树
# self.invertTree(root.left)
# # 递归右子树
# self.invertTree(root.right)
# return root
class Solution:
def invertTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
if root == None:
return None
stack = [root]
while stack:
# 当前节点出栈
node = stack.pop()
# 将当前节点的左右子树交换
node.left, node.right = node.right, node.left
# 右子树入栈
if node.right:
stack.append(node.right)
# 左子树入栈
if node.left:
stack.append(node.left)
return root
Java 代码实现
// class Solution {
// public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
// //递归终止条件
// if(root == null) {
// return null;
// }
// //将当前节点的左右子树交换
// TreeNode tmp = root.right;
// root.right = root.left;
// root.left = tmp;
// //递归左子树
// invertTree(root.left);
// //递归右子树
// invertTree(root.right);
// return root;
// }
// }
class Solution {
public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
//递归终止条件
if(root == null) {
return null;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
stack.push(root);
ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
while(!stack.isEmpty()) {
//当前节点出栈
TreeNode node = stack.pop();
//将当前节点的左右子树交换
TreeNode tmp = node.right;
node.right = node.left;
node.left = tmp;
//右子树入栈
if(node.right != null) {
stack.push(node.right);
}
//左子树入栈
if(node.left != null) {
stack.push(node.left);
}
}
return root;
}
}
同样非递归法，时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n) 。
图解翻转二叉树到这就结束辣，你学会了嘛？！
本来是个翻转二叉树，谁刚开始能想到翻转能和遍历扯上关系，扯上就算了，竟然还能和好几个遍历都扯上。
你看吧，题目的解决都是从我们过去学过的知识中寻找办法。
这道题可以用前序、中序、后序和层次遍历解决，每种遍历又可以用递归和非递归实现。
我抛砖引玉，用了前序的递归和非递归，剩下的当作作业，还有 6 种写法，记得不要偷懒，老老实实动手实现。
当然啦，点赞 也不要忘记，毕竟，要是不会写，本蛋也可以写给你们看。
我是帅蛋，我们下次见啦~
