力扣1379题 解题思路和步骤 C++实现带注释,力扣每题自带的代码是什么
问题理解与算法选择
力扣1379题要求在原二叉树和克隆二叉树中找到相同位置的对应节点。问题的核心在于如何高效定位目标节点在克隆树中的镜像位置。解题时需要考虑二叉树的遍历方式选择，常见的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)都适用。
二叉树节点定位的关键是保持原树与克隆树的遍历同步。当我们遍历原树到达目标节点时，克隆树的遍历指针必须同步指向对应的克隆节点。这种同步遍历机制既能保证时间复杂度为O(n)，又避免了存储整个树结构的额外空间消耗。
递归实现深度优先搜索
递归法是解决二叉树问题的经典方法。定义递归函数时，需要同时传入原树当前节点和克隆树当前节点。当原树节点等于目标节点时，立即返回对应的克隆节点，实现提前终止遍历。
递归实现的优势在于代码简洁，符合二叉树的结构特性。但需注意递归深度的限制，当处理超大规模树时可能存在栈溢出风险。以下是递归解法的核心逻辑：
TreeNode getTargetCopy(TreeNode original, TreeNode cloned, TreeNode target) {
if(!original) return nullptr;
if(original == target) return cloned;
TreeNode left = getTargetCopy(original->left, cloned->left, target);
if(left) return left; // 左子树找到直接返回
return getTargetCopy(original->right, cloned->right, target);
}迭代实现广度优先搜索
迭代法虽然代码量稍多，但避免了递归的栈溢出风险。以下是带详细注释的BFS实现：
TreeNode getTargetCopy(TreeNode original, TreeNode cloned, TreeNode target) {
queueq_ori, q_clone;
q_ori.push(original);
q_clone.push(cloned);
while(!q_ori.empty()) {
TreeNode curr_ori = q_ori.front();
TreeNode curr_clone = q_clone.front();
q_ori.pop();
q_clone.pop();
if(curr_ori == target) return curr_clone;
if(curr_ori->left) {
q_ori.push(curr_ori->left);
q_clone.push(curr_clone->left);
}
if(curr_ori->right) {
q_ori.push(curr_ori->right);
q_clone.push(curr_clone->right);
}
}
return nullptr;
}时空复杂度分析
两种方法的时间复杂度均为O(n)，n为节点总数，因为最坏情况需要遍历所有节点。空间复杂度方面，递归法为O(h)（h为树高），而BFS迭代法为O(w)（w为最大层宽度）。
实际应用中，当树结构偏向链状时（h≈n），递归法的空间效率较低。对于平衡二叉树，两种方法的空间消耗相近。开发者应根据具体场景选择实现方式，处理超深树时优先选择迭代法。
代码优化与边界处理
在实现细节上需要注意空指针处理和提前终止机制。递归解法中通过短路逻辑实现提前返回，避免不必要的子树遍历。迭代法则通过队列的严格同步保证处理顺序一致。
特殊测试用例需要重点关注：目标节点为根节点、目标节点在一层、树退化为链表等情况。良好的代码实现应该在所有边界条件下保持稳定，这也是力扣题目考察的重点之一。
本文系统解析了力扣1379题的两种经典解法，通过递归与迭代的对比分析揭示了不同实现方式的适用场景。DFS实现简洁优雅，BFS方案稳定可靠，开发者可根据实际需求选择合适解法。掌握同步遍历的核心思想，对于处理二叉树镜像问题具有重要指导意义。
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