Java C++ 算法题解leetcode652寻找重复子树

2024-04-02 19:55

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题目要求

思路一：DFS+序列化

设计一种规则将所有子树序列化，保证不同子树的序列化字符串不同，相同子树的序列化串相同。
用哈希表存所有的字符串，统计出现次数即可。
- 定义map中的关键字（key）为子树的序列化结果，值（value）为出现次数。
此处采用的方式是在DFS遍历顺序下的每个节点后添加"-"，遇到空节点置当前位为空格。

Java

class Solution {
    Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
    List<TreeNode> res = new ArrayList<>();
    public List<TreeNode> findDuplicateSubtrees(TreeNode root) {
        DFS(root);
        return res;
    }
    String DFS(TreeNode root) {
        if (root == null)
            return " ";
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append(root.val).append("-");
        sb.append(DFS(root.left)).append(DFS(root.right));
        String sub = sb.toString(); // 当前子树
        map.put(sub, map.getOrDefault(sub, 0) + 1);
        if (map.get(sub) == 2) // ==保证统计所有且只记录一次
            res.add(root);
        return sub;
    }
}

时间复杂度：O(n^2)
空间复杂度：O(n)

C++

要把节点值转换为字符串格式……呜呜呜卡了半天才意识到

class Solution {
public:
    unordered_map<string, int> map;
    vector<TreeNode*> res;
    vector<TreeNode*> findDuplicateSubtrees(TreeNode* root) {
        DFS(root);
        return res;
    }
    string DFS(TreeNode* root) {
        if (root == nullptr)
            return " ";
        string sub = "";
        sub += to_string(root->val); // 转换为字符串！！！
        sub += "-";
        sub += DFS(root->left);
        sub += DFS(root->right);
        if (map.count(sub))
            map[sub]++;
        else
            map[sub] = 1;
        if (map[sub] == 2) // ==保证统计所有且只记录一次
            res.emplace_back(root);
        return sub;
    }
};

时间复杂度：O(n^2)
空间复杂度：O(n)

Rust

在判定等于222的地方卡了好久，报错borrow of moved value sub，没认真学rust导致闭包没搞好，然后根据报错内容猜了下，把上面的加了个clone()果然好了。

use std::rc::Rc;
use std::cell::RefCell;
use std::collections::HashMap;
impl Solution {
    pub fn find_duplicate_subtrees(root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> Vec<Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>> {
        let mut res = Vec::new();
        fn DFS(root: &Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>, map: &mut HashMap<String, i32>, res: &mut Vec<Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>>) -> String {
            if root.is_none() {
                return " ".to_string();
            }
            let sub = format!("{}-{}{}", root.as_ref().unwrap().borrow().val, DFS(&root.as_ref().unwrap().borrow().left, map, res), DFS(&root.as_ref().unwrap().borrow().right, map, res));
            *map.entry(sub.clone()).or_insert(0) += 1;
            if map[&sub] == 2 { // ==保证统计所有且只记录一次
                res.push(root.clone());
            }
            sub            
        }
        DFS(&root, &mut HashMap::new(), &mut res);
        res
    }
}

时间复杂度：O(n^2)
空间复杂度：O(n)

思路二：DFS+三元组

和上面其实差不多，三元组本质上也是一种序列化形式，可以指代唯一的子树结构：
- 三元组中的内容为(根节点值,左子树标识,右子树标识)(根节点值, 左子树标识,右子树标识)(根节点值,左子树标识,右子树标识)；
  - 这个标识是给每个不同结构的子树所赋予的唯一值，可用于标识其结构。
- 所以三元组相同则判定子树结构相同；
- 该方法使用序号标识子树结构，规避了思路一中越来越长的字符串，也减小了时间复杂度。
定义哈希表mapmapmap存储每种结构：
- 关键字为三元组的字符串形式，值为当前子树的标识和出现次数所构成的数对。
- 其中标识用从000开始的整数flagflagflag表示。

Java

class Solution {
    Map<String, Pair<Integer, Integer>> map = new HashMap<String, Pair<Integer, Integer>>();
    List<TreeNode> res = new ArrayList<>();
    int flag = 0;
    public List<TreeNode> findDuplicateSubtrees(TreeNode root) {
        DFS(root);
        return res;
    }
    public int DFS(TreeNode root) {
        if (root == null)
            return 0;  
        int[] tri = {root.val, DFS(root.left), DFS(root.right)};
        String sub = Arrays.toString(tri); // 当前子树
        if (map.containsKey(sub)) { // 已统计过
            int key = map.get(sub).getKey();
            int cnt = map.get(sub).getValue();
            map.put(sub, new Pair<Integer, Integer>(key, ++cnt));
            if (cnt == 2) // ==保证统计所有且只记录一次
                res.add(root);
            return key;
        }
        else { // 首次出现
            map.put(sub, new Pair<Integer, Integer>(++flag, 1));
            return flag;
        }
    }
}

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)

C++

class Solution {
public:
    unordered_map<string, pair<int, int>> map;
    vector<TreeNode*> res;
    int flag = 0;
    vector<TreeNode*> findDuplicateSubtrees(TreeNode* root) {
        DFS(root);
        return res;
    }
    int DFS(TreeNode* root) {
        if (root == nullptr)
            return 0;
        string sub = to_string(root->val) + to_string(DFS(root->left)) + to_string(DFS(root->right)); // 当前子树
        if (auto cur = map.find(sub); cur != map.end()) { // 已统计过
            int key = cur->second.first;
            int cnt = cur->second.second;
            map[sub] = {key, ++cnt};
            if (cnt == 2) // ==保证统计所有且只记录一次
                res.emplace_back(root);
            return key;
        } 
        else { // 首次出现
            map[sub] = {++flag, 1};
            return flag;
        }
    }
};

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)

Rust

三元组不好搞，所以用了两个二元哈希表替代一个存放三元组和标识，另一个存放标识与出现次数。

use std::rc::Rc;
use std::cell::RefCell;
use std::collections::HashMap;
impl Solution {
    pub fn find_duplicate_subtrees(root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> Vec<Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>> {
        let mut res = Vec::new();
        fn DFS(root: &Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>, sub_flag: &mut HashMap<String, i32>, flag_cnt: &mut HashMap<i32, i32>, res: &mut Vec<Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>>, flag: &mut i32) -> i32 {
            if root.is_none() {
                return 0;
            }
            let (lflag, rflag) = (DFS(&root.as_ref().unwrap().borrow().left, sub_flag, flag_cnt, res, flag), DFS(&root.as_ref().unwrap().borrow().right, sub_flag, flag_cnt, res, flag));
            let sub = format!("{}{}{}", root.as_ref().unwrap().borrow().val, lflag, rflag);
            if sub_flag.contains_key(&sub) { // 已统计过
                let key = sub_flag[&sub];
                let cnt = flag_cnt[&key] + 1;
                flag_cnt.insert(key, cnt);
                if cnt == 2 { // ==保证统计所有且只记录一次
                    res.push(root.clone());
                }
                key
            }
            else { // 首次出现
                *flag += 1;
                sub_flag.insert(sub, *flag);
                flag_cnt.insert(*flag, 1);
                *flag
            }
        }
        DFS(&root, &mut HashMap::new(), &mut HashMap::new(), &mut res, &mut 0);
        res
    }
}