换个角度，可以这么想：如果一个节点左子树有两个目标节点中的一个，右子树没有，那这个节点肯定不是最小公共祖先。如果一个节点右子树有两个目标节点中的一个，左子树没有，那这个节点肯定也不是最小公共祖先。只有一个节点正好左子树有，右子树也有的时候，才是最小公共祖先。
To calculate time complexity, we know that f(n)=2_f(n-1)=2_2*f(n-2)=2^(logn), so time=O(n).
/**
Definition for a binary tree node.
public class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) { val = x; }
}
*/
public class Solution {
public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
if(root == null)
return null;
if(p == root || q == root)
return root;
//查看左子树中是否有目标结点，没有为null
TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, p, q);
//查看右子树是否有目标节点，没有为null
TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, p, q);
//都不为空，说明做右子树都有目标结点，则公共祖先就是本身
if(left != null && right != null) {
return root;
} else if (left == null && right == null) {
return null;
} else {
//如果发现了目标节点，则继续向上标记为该目标节点
return left == null ? right : left;
}
}
}
Shawngbk
commented
7 years ago
我们可以用深度优先搜索，从叶子节点向上，标记子树中出现目标节点的情况。如果子树中有目标节点，标记为那个目标节点，如果没有，标记为null。显然，如果左子树、右子树都有标记，说明就已经找到最小公共祖先了。如果在根节点为p的左右子树中找p、q的公共祖先，则必定是p本身。
换个角度，可以这么想：如果一个节点左子树有两个目标节点中的一个，右子树没有，那这个节点肯定不是最小公共祖先。如果一个节点右子树有两个目标节点中的一个，左子树没有，那这个节点肯定也不是最小公共祖先。只有一个节点正好左子树有，右子树也有的时候，才是最小公共祖先。 To calculate time complexity, we know that f(n)=2_f(n-1)=2_2*f(n-2)=2^(logn), so time=O(n).
/**