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求高度还是求深度，你搞懂了不？

110.平衡二叉树

题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree/

给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。

本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。

示例 1:

给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]

返回 true 。

示例 2:

给定二叉树 [1,2,2,3,3,null,null,4,4]

返回 false 。

题外话

咋眼一看这道题目和104.二叉树的最大深度很像，其实有很大区别。

这里强调一波概念：

二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数。
二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数。

但leetcode中强调的深度和高度很明显是按照节点来计算的，如图：

关于根节点的深度究竟是1 还是 0，不同的地方有不一样的标准，leetcode的题目中都是以节点为一度，即根节点深度是1。但维基百科上定义用边为一度，即根节点的深度是0，我们暂时以leetcode为准（毕竟要在这上面刷题）。

因为求深度可以从上到下去查所以需要前序遍历（中左右），而高度只能从下到上去查，所以只能后序遍历（左右中）

有的同学一定疑惑，为什么104.二叉树的最大深度中求的是二叉树的最大深度，也用的是后序遍历。

那是因为代码的逻辑其实是求的根节点的高度，而根节点的高度就是这颗树的最大深度，所以才可以使用后序遍历。

在104.二叉树的最大深度中，如果真正求取二叉树的最大深度，代码应该写成如下：（前序遍历）

class Solution {
public:
    int result;
    void getDepth(TreeNode* node, int depth) {
        result = depth > result ? depth : result; // 中

        if (node->left == NULL && node->right == NULL) return ;

        if (node->left) { // 左
            depth++;    // 深度+1
            getDepth(node->left, depth);
            depth--;    // 回溯，深度-1
        }
        if (node->right) { // 右
            depth++;    // 深度+1
            getDepth(node->right, depth);
            depth--;    // 回溯，深度-1
        }
        return ;
    }
    int maxDepth(TreeNode* root) {
        result = 0;
        if (root == 0) return result;
        getDepth(root, 1);
        return result;
    }
};

可以看出使用了前序（中左右）的遍历顺序，这才是真正求深度的逻辑！

注意以上代码是为了把细节体现出来，简化一下代码如下：

class Solution {
public:
    int result;
    void getDepth(TreeNode* node, int depth) {
        result = depth > result ? depth : result; // 中
        if (node->left == NULL && node->right == NULL) return ;
        if (node->left) { // 左
            getDepth(node->left, depth + 1);
        }
        if (node->right) { // 右
            getDepth(node->right, depth + 1);
        }
        return ;
    }
    int maxDepth(TreeNode* root) {
        result = 0;
        if (root == 0) return result;
        getDepth(root, 1);
        return result;
    }
};

本题思路

递归

此时大家应该明白了既然要求比较高度，必然是要后序遍历。

递归三步曲分析：

明确递归函数的参数和返回值

参数的话为传入的节点指针，就没有其他参数需要传递了，返回值要返回传入节点为根节点树的深度。

那么如何标记左右子树是否差值大于1呢。

如果当前传入节点为根节点的二叉树已经不是二叉平衡树了，还返回高度的话就没有意义了。

所以如果已经不是二叉平衡树了，可以返回-1 来标记已经不符合平衡树的规则了。

代码如下：

// -1 表示已经不是平衡二叉树了，否则返回值是以该节点为根节点树的高度
int getDepth(TreeNode* node)

明确终止条件

递归的过程中依然是遇到空节点了为终止，返回0，表示当前节点为根节点的树高度为0

代码如下：

if (node == NULL) {
    return 0;
}

明确单层递归的逻辑

如何判断当前传入节点为根节点的二叉树是否是平衡二叉树呢，当然是左子树高度和右子树高度相差。

分别求出左右子树的高度，然后如果差值小于等于1，则返回当前二叉树的高度，否则则返回-1，表示已经不是二叉树了。

代码如下：

int leftDepth = depth(node->left); // 左
if (leftDepth == -1) return -1;
int rightDepth = depth(node->right); // 右
if (rightDepth == -1) return -1;

int result;
if (abs(leftDepth - rightDepth) > 1) {  // 中
    result = -1;
} else {
    result = 1 + max(leftDepth, rightDepth); // 以当前节点为根节点的最大高度
}

return result;

代码精简之后如下：

int leftDepth = getDepth(node->left);
if (leftDepth == -1) return -1;
int rightDepth = getDepth(node->right);
if (rightDepth == -1) return -1;
return abs(leftDepth - rightDepth) > 1 ? -1 : 1 + max(leftDepth, rightDepth);

此时递归的函数就已经写出来了，这个递归的函数传入节点指针，返回以该节点为根节点的二叉树的高度，如果不是二叉平衡树，则返回-1。

getDepth整体代码如下：

int getDepth(TreeNode* node) {
    if (node == NULL) {
        return 0;
    }
    int leftDepth = getDepth(node->left);
    if (leftDepth == -1) return -1;
    int rightDepth = getDepth(node->right);
    if (rightDepth == -1) return -1;
    return abs(leftDepth - rightDepth) > 1 ? -1 : 1 + max(leftDepth, rightDepth);
}

最后本题整体递归代码如下：

class Solution {
public:
    // 返回以该节点为根节点的二叉树的高度，如果不是二叉搜索树了则返回-1
    int getDepth(TreeNode* node) {
        if (node == NULL) {
            return 0;
        }
        int leftDepth = getDepth(node->left);
        if (leftDepth == -1) return -1; // 说明左子树已经不是二叉平衡树
        int rightDepth = getDepth(node->right);
        if (rightDepth == -1) return -1; // 说明右子树已经不是二叉平衡树
        return abs(leftDepth - rightDepth) > 1 ? -1 : 1 + max(leftDepth, rightDepth);
    }
    bool isBalanced(TreeNode* root) {
        return getDepth(root) == -1 ? false : true;
    }
};

迭代

在104.二叉树的最大深度中我们可以使用层序遍历来求深度，但是就不能直接用层序遍历来求高度了，这就体现出求高度和求深度的不同。

本题的迭代方式可以先定义一个函数，专门用来求高度。

这个函数通过栈模拟的后序遍历找每一个节点的高度（其实是通过求传入节点为根节点的最大深度来求的高度）

代码如下：

// cur节点的最大深度，就是cur的高度
int getDepth(TreeNode* cur) {
    stack<TreeNode*> st;
    if (cur != NULL) st.push(cur);
    int depth = 0; // 记录深度
    int result = 0;
    while (!st.empty()) {
        TreeNode* node = st.top();
        if (node != NULL) {
            st.pop();
            st.push(node);                          // 中
            st.push(NULL);
            depth++;
            if (node->right) st.push(node->right);  // 右
            if (node->left) st.push(node->left);    // 左

        } else {
            st.pop();
            node = st.top();
            st.pop();
            depth--;
        }
        result = result > depth ? result : depth;
    }
    return result;
}

然后再用栈来模拟前序遍历，遍历每一个节点的时候，再去判断左右孩子的高度是否符合，代码如下：

bool isBalanced(TreeNode* root) {
    stack<TreeNode*> st;
    if (root == NULL) return true;
    st.push(root);
    while (!st.empty()) {
        TreeNode* node = st.top();                       // 中
        st.pop();
        if (abs(getDepth(node->left) - getDepth(node->right)) > 1) { // 判断左右孩子高度是否符合
            return false;
        }
        if (node->right) st.push(node->right);           // 右（空节点不入栈）
        if (node->left) st.push(node->left);             // 左（空节点不入栈）
    }
    return true;
}

整体代码如下：

class Solution {
private:
    int getDepth(TreeNode* cur) {
        stack<TreeNode*> st;
        if (cur != NULL) st.push(cur);
        int depth = 0; // 记录深度
        int result = 0;
        while (!st.empty()) {
            TreeNode* node = st.top();
            if (node != NULL) {
                st.pop();
                st.push(node);                          // 中
                st.push(NULL);
                depth++;
                if (node->right) st.push(node->right);  // 右
                if (node->left) st.push(node->left);    // 左

            } else {
                st.pop();
                node = st.top();
                st.pop();
                depth--;
            }
            result = result > depth ? result : depth;
        }
        return result;
    }

public:
    bool isBalanced(TreeNode* root) {
        stack<TreeNode*> st;
        if (root == NULL) return true;
        st.push(root);
        while (!st.empty()) {
            TreeNode* node = st.top();                       // 中
            st.pop();
            if (abs(getDepth(node->left) - getDepth(node->right)) > 1) {
                return false;
            }
            if (node->right) st.push(node->right);           // 右（空节点不入栈）
            if (node->left) st.push(node->left);             // 左（空节点不入栈）
        }
        return true;
    }
};

当然此题用迭代法，其实效率很低，因为没有很好的模拟回溯的过程，所以迭代法有很多重复的计算。

虽然理论上所有的递归都可以用迭代来实现，但是有的场景难度可能比较大。

例如：都知道回溯法其实就是递归，但是很少人用迭代的方式去实现回溯算法！

因为对于回溯算法已经是非常复杂的递归了，如果在用迭代的话，就是自己给自己找麻烦，效率也并不一定高。

总结

通过本题可以了解求二叉树深度和二叉树高度的差异，求深度适合用前序遍历，而求高度适合用后序遍历。

本题迭代法其实有点复杂，大家可以有一个思路，也不一定说非要写出来。

但是递归方式是一定要掌握的！

其他语言版本

Java：

class Solution {
   /**
     * 递归法
     */
    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
        return getHeight(root) != -1;
    }

    private int getHeight(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        int leftHeight = getHeight(root.left);
        if (leftHeight == -1) {
            return -1;
        }
        int rightHeight = getHeight(root.right);
        if (rightHeight == -1) {
            return -1;
        }
        // 左右子树高度差大于1，return -1表示已经不是平衡树了
        if (Math.abs(leftHeight - rightHeight) > 1) {
            return -1;
        }
        return Math.max(leftHeight, rightHeight) + 1;
    }
}

class Solution {
   /**
     * 迭代法，效率较低，计算高度时会重复遍历
     * 时间复杂度：O(n^2)
     */
    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return true;
        }
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        TreeNode pre = null;
        while (root!= null || !stack.isEmpty()) {
            while (root != null) {
                stack.push(root);
                root = root.left;
            }
            TreeNode inNode = stack.peek();
            // 右结点为null或已经遍历过
            if (inNode.right == null || inNode.right == pre) {
                // 比较左右子树的高度差，输出
                if (Math.abs(getHeight(inNode.left) - getHeight(inNode.right)) > 1) {
                    return false;
                }
                stack.pop();
                pre = inNode;
                root = null;// 当前结点下，没有要遍历的结点了
            } else {
                root = inNode.right;// 右结点还没遍历，遍历右结点
            }
        }
        return true;
    }

    /**
     * 层序遍历，求结点的高度
     */
    public int getHeight(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        Deque<TreeNode> deque = new LinkedList<>();
        deque.offer(root);
        int depth = 0;
        while (!deque.isEmpty()) {
            int size = deque.size();
            depth++;
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                TreeNode poll = deque.poll();
                if (poll.left != null) {
                    deque.offer(poll.left);
                }
                if (poll.right != null) {
                    deque.offer(poll.right);
                }
            }
        }
        return depth;
    }
}

class Solution {
   /**
     * 优化迭代法，针对暴力迭代法的getHeight方法做优化，利用TreeNode.val来保存当前结点的高度，这样就不会有重复遍历
     * 获取高度算法时间复杂度可以降到O(1)，总的时间复杂度降为O(n)。
     * 时间复杂度：O(n)
     */
    public boolean isBalanced(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return true;
        }
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
        TreeNode pre = null;
        while (root != null || !stack.isEmpty()) {
            while (root != null) {
                stack.push(root);
                root = root.left;
            }
            TreeNode inNode = stack.peek();
            // 右结点为null或已经遍历过
            if (inNode.right == null || inNode.right == pre) {
                // 输出
                if (Math.abs(getHeight(inNode.left) - getHeight(inNode.right)) > 1) {
                    return false;
                }
                stack.pop();
                pre = inNode;
                root = null;// 当前结点下，没有要遍历的结点了
            } else {
                root = inNode.right;// 右结点还没遍历，遍历右结点
            }
        }
        return true;
    }

    /**
     * 求结点的高度
     */
    public int getHeight(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        int leftHeight = root.left != null ? root.left.val : 0;
        int rightHeight = root.right != null ? root.right.val : 0;
        int height = Math.max(leftHeight, rightHeight) + 1;
        root.val = height;// 用TreeNode.val来保存当前结点的高度
        return height;
    }
}

Python：

递归法：

class Solution:
    def isBalanced(self, root: TreeNode) -> bool:
        return True if self.getDepth(root) != -1 else False
    
    #返回以该节点为根节点的二叉树的高度，如果不是二叉搜索树了则返回-1
    def getDepth(self, node):
        if not node:
            return 0
        leftDepth = self.getDepth(node.left)
        if leftDepth == -1: return -1 #说明左子树已经不是二叉平衡树
        rightDepth = self.getDepth(node.right)
        if rightDepth == -1: return -1 #说明右子树已经不是二叉平衡树
        return -1 if abs(leftDepth - rightDepth)>1 else 1 + max(leftDepth, rightDepth)

迭代法：

class Solution:
    def isBalanced(self, root: TreeNode) -> bool:
        st = []
        if not root:
            return True
        st.append(root)
        while st:
            node = st.pop() #中
            if abs(self.getDepth(node.left) - self.getDepth(node.right)) > 1:
                return False
            if node.right:
                st.append(node.right) #右（空节点不入栈）
            if node.left:
                st.append(node.left) #左（空节点不入栈）
        return True
    
    def getDepth(self, cur):
        st = []
        if cur:
            st.append(cur)
        depth = 0
        result = 0
        while st:
            node = st.pop()
            if node:
                st.append(node) #中
                st.append(None)
                depth += 1
                if node.right: st.append(node.right) #右
                if node.left: st.append(node.left) #左
            else:
                node = st.pop()
                depth -= 1
            result = max(result, depth)
        return result

Go：

func isBalanced(root *TreeNode) bool {
    if root==nil{
        return true
    }
    if !isBalanced(root.Left) || !isBalanced(root.Right){
        return false
    }
    LeftH:=maxdepth(root.Left)+1
    RightH:=maxdepth(root.Right)+1
    if abs(LeftH-RightH)>1{
        return false
    }
    return true
}
func maxdepth(root *TreeNode)int{
    if root==nil{
        return 0
    }
    return max(maxdepth(root.Left),maxdepth(root.Right))+1
}
func max(a,b int)int{
    if a>b{
        return a
    }
    return b
}
func abs(a int)int{
    if a<0{
        return -a
    }
    return a 
}

JavaScript:

var isBalanced = function(root) {
    //还是用递归三部曲  + 后序遍历 左右中 当前左子树右子树高度相差大于1就返回-1
    // 1. 确定递归函数参数以及返回值
    const getDepth=function(node){
    // 2. 确定递归函数终止条件
        if(node===null){
            return 0;
        }
    // 3. 确定单层递归逻辑
    let leftDepth=getDepth(node.left);//左子树高度
    if(leftDepth===-1){
        return -1;
    }
    let rightDepth=getDepth(node.right);//右子树高度
    if(rightDepth===-1){
        return -1;
    }
    if(Math.abs(leftDepth-rightDepth)>1){
        return -1;
    }else{
        return 1+Math.max(leftDepth,rightDepth);
    }
    }
    return getDepth(root)===-1?false:true;
};

作者微信：程序员Carl
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