题目介绍
描述：
在二叉树中，根节点位于深度 0 处，每个深度为 k 的节点的子节点位于深度 k+1 处。
如果二叉树的两个节点深度相同，但父节点不同，则它们是一对堂兄弟节点。
我们给出了具有唯一值的二叉树的根节点 root，以及树中两个不同节点的值 x 和 y。
只有与值 x 和 y 对应的节点是堂兄弟节点时，才返回 true。否则，返回 false。
解题思路：
递归算法的关键是要明确函数的「定义」是什么，然后相信这个定义，利用这个定义推导最终结果。
写树相关的算法，简单说就是，先搞清楚当前 root 节点该做什么，然后根据函数定义递归调用子节点，递归调用会让孩子节点做相同的事情。
二叉树题目的一个难点在于如何通过题目的要求思考出每一个节点需要做什么
二叉树解题策略
一 递归 二 队列 + 迭代 （层次遍历） 三 栈 + 迭代 （非递归遍历） 四 其它
三种基本的遍历方式，都可以用递归来实现。写递归算法的时候，需要注意递归退出条件以及递归操作的表达。
自己的解法实现
def isCousins4(self, root, x, y):
if not root: return []
stack = [root]
while stack:
counter = 0
for _ in range(len(stack)):
node = stack.pop(0)
if node.left and node.right and ((node.left.val == x and node.right.val == y) or (node.left.val == x and node.right.val == y)):
return False
if node.val == x or node.val == y:
counter += 1
if counter == 2:
return True
if node.left:
stack.append(node.left)
if node.right:
stack.append(node.right)
网上比较优秀的解法
解法一
方法：标记父节点与深度 思路 当且仅当一对节点深度相同而父节点不相同时，它们是堂兄弟节点。一种非常直接的方法就是通过某种方法求出每一个节点的深度与父节点。
算法 我们用深度优先搜索标记每一个节点，对于每一个节点 node，它的父亲为 par，深度为 d，我们将其记录到 Hashmap 中：parent[node.val] = par 且 depth[node.val] = d。
def isCousins(self, root, x, y):
parent = {}
depth = {}
def dfs(node, par = None):
if node:
depth[node.val] = 1 + depth[par.val] if par else 0
parent[node.val] = par
dfs(node.left, node)
dfs(node.right, node)
dfs(root)
return depth[x] == depth[y] and parent[x] != parent[y]
解法二
方法1——深度优先搜索 输出x和y的深度以及它们的父结点， 然后按照题意比较即可
def __init__(self):
self.d = 0
self.node = TreeNode()
def isCousins2(self, root, x, y):
def dfs(node, num, tmp):
if not node: return
tmp += 1
if (node.left and node.left.val == num) or (node.right and node.right.val == num):
self.d = tmp + 1
self.node = node
return
dfs(node.left, num, tmp)
dfs(node.right, num, tmp)
dfs(root, x, 0)
dx, xf = self.d, self.node
dfs(root, y, 0)
dy, yf = self.d, self.node
if dx == dy and xf.val != yf.val:
return True
return False
解法三
哈希+BFS
def isCousins3(self, root, x, y):
queue, hm = [(root, None)], {} # BFS, 每层扫描完后考察是否找到其中一个点(若找到则跳出)
while queue and not (x in hm or y in hm):
n = len(queue)
for i in range(n): # 扫描每一层
node, parent = queue.pop(0)
if node: # 把当前节点作为父节点信息往下传
queue += [(node.left, node), (node.right, node)]
hm[node.val] = parent # 直接哈希记录父节点
return (x in hm and y in hm) and hm[x] != hm[y] # 同一层且父节点不同
相关知识总结和思考
相关知识：
BFS：广度/宽度优先。其实就是从上到下，先把每一层遍历完之后再遍历一下一层。
可以使用Queue的数据结构。我们将root节点初始化进队列，通过消耗尾部，插入头部的方式来完成BFS。
二叉搜索树（BST）的特性：
- 若它的左子树不为空，则所有左子树上的值均小于其根节点的值
- 若它的右子树不为空，则所有右子树上的值均大于其根节点的值
- 它的左右子树也分别为二叉搜索树
递归与迭代的区别
递归：重复调用函数自身实现循环称为递归； 迭代：利用变量的原值推出新值称为迭代，或者说迭代是函数内某段代码实现循环；