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  • LintCode2016年8月8日算法比赛----子树

    子树

    题目描述

    有两个不同大小的二叉树:T1有上百万的节点;T2有好几百的节点。请设计一种算法,判定T2是否为T1的子树。

    注意事项
    
    若 T1 中存在从节点 n 开始的子树与 T2 相同,我们称 T2 是 T1 的子树。也就是说,如果在T1节点n处将树砍
    断,砍断的部分将与T2完全相同。
    
    样例

    下面的例子中 T2 是 T1 的子树:

       		 1                3
      		/               / 
      T1 = 2   3      T2 =  4
          /
       	 4
    

    下面的例子中T2不是T1的子树:

             1               3
      		/                
      T1 = 2   3       T2 =    4
          /
         4
    
    算法分析:
    前面一道题目是判断两棵二叉树是否相等,可以直接利用前面的算法,将T1的所有子树与T2进行比较即可。
    

    Java算法实现:

    /**
     * Definition of TreeNode:
     * public class TreeNode {
     *     public int val;
     *     public TreeNode left, right;
     *     public TreeNode(int val) {
     *         this.val = val;
     *         this.left = this.right = null;
     *     }
     * }
     */
    public class Solution {
        /**
         * @param T1, T2: The roots of binary tree.
         * @return: True if T2 is a subtree of T1, or false.
         */
        public boolean isSubtree(TreeNode T1, TreeNode T2) {
            // write your code here
           boolean result=false;
    		if(T2==null){
    			return true;
    		}
    		else{
    			
    			if(T1!=null){
    				result=isIdentical(T1, T2);
    				if(!result){
    					result=isSubtree(T1.left, T2);
    					if(!result){
    						result=isSubtree(T1.right, T2);
    					}
    				}
    			}
    			return result;
    		}
        }
        
        public static  boolean isIdentical(TreeNode a, TreeNode b) {
            // Write your code here
    		if(a==null&&b==null){
    			return true;
    		}
    		else if(a==null||b==null){
    			return false;
    		}
    		else{
    			if(a.val!=b.val){
    				return false;
    			}
    			else{
    				boolean result=isIdentical(a.left, b.left);
    				if(!result){
    					return result;
    				}
    				else{
    					result=isIdentical(a.right, b.right);
    					return result;
    				}
    			}
    		}
        }
    }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/dongling/p/5795933.html
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