给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。

如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。

示例 1:

输入:

       1         1
      / \       / \
     2   3     2   3

    [1,2,3],   [1,2,3]

输出: true
示例 2:

输入:

      1          1
      /           \
     2             2

    [1,2],     [1,null,2]

输出: false
示例 3:

输入:

       1         1
      / \       / \
     2   1     1   2

    [1,2,1],   [1,1,2]

输出: false

深度优先搜索

如果两个二叉树都为空，则两个二叉树相同。如果两个二叉树中有且只有一个为空，则两个二叉树一定不相同。

如果两个二叉树都不为空，那么首先判断它们的根节点的值是否相同，若不相同则两个二叉树一定不同，若相同，再分别判断两个二叉树的左子树是否相同以及右子树是否相同。这是一个递归的过程，因此可以使用深度优先搜索，递归地判断两个二叉树是否相同。

Code

    def isSameTree(self, p: TreeNode, q: TreeNode) -> bool:
        if not p and not q:
            return True
        elif not p or not q:
            return False
        elif p.val != q.val:
            return False
        else:
            return self.isSameTree(p.left, q.left) and self.isSameTree(p.right, q.right)

复杂度分析

时间复杂度：O(min(m,n))，其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点数。对两个二叉树同时进行深度优先搜索，只有当两个二叉树中的对应节点都不为空时才会访问到该节点，因此被访问到的节点数不会超过较小的二叉树的节点数。

空间复杂度：O(min(m,n))，其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点数。空间复杂度取决于递归调用的层数，递归调用的层数不会超过较小的二叉树的最大高度，最坏情况下，二叉树的高度等于节点数。