这是我参与11月更文挑战的第23天,活动详情查看:2021最后一次更文挑战
二叉树的深度
输入一棵二叉树的根节点,求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点(含根、叶节点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。
例如:
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],
3
/ \
9 20
/ \
15 7
返回它的最大深度 3 。
提示:
节点总数 <= 10000
题解
方法一:深度优先遍历——Java
树的后序遍历 / 深度优先搜索往往利用 递归 或 栈 实现,本文使用递归实现。
关键点: 此树的深度和其左(右)子树的深度之间的关系。显然,此树的深度 等于 左子树的深度 与 右子树的深度 中的 最大值 +1。
终止条件: 当 root 为空,说明已越过叶节点,因此返回 深度 0 。
递推工作: 本质上是对树做后序遍历。
计算节点 root 的 左子树的深度 ,即调用 maxDepth(root.left);
计算节点 root 的 右子树的深度 ,即调用 maxDepth(root.right);
返回值: 返回 此树的深度 ,即 max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1。
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
return maxDepthHelper(root);
}
private int maxDepthHelper(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
int left = maxDepthHelper(root.left);
int right = maxDepthHelper(root.right);
return Math.max(left, right) + 1;
}
}
方法一:深度优先遍历——Go
func maxDepth(root *TreeNode) int {
if root == nil {
return 0
}
left := maxDepth(root.Left)
right := maxDepth(root.Right)
return max(left, right) + 1
}
func max(a, b int) int {
if a > b {
return a
}
return b
}
方法二:广度优先遍历——Java
树的层序遍历 / 广度优先搜索往往利用 队列 实现。
关键点: 每遍历一层,则计数器 +1 ,直到遍历完成,则可得到树的深度。
特例处理: 当 root 为空,直接返回 深度 0 。
初始化: 队列 queue (加入根节点 root ),计数器 res = 0。
循环遍历: 当 queue 为空时跳出。
初始化一个空列表 tmp ,用于临时存储下一层节点;
遍历队列: 遍历 queue 中的各节点 node ,并将其左子节点和右子节点加入 tmp;
更新队列: 执行 queue = tmp ,将下一层节点赋值给 queue;
统计层数: 执行 res += 1 ,代表层数加 1;
返回值: 返回 res 即可。
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null) return 0;
List<TreeNode> queue = new LinkedList<>() {{ add(root); }}, tmp;
int res = 0;
while(!queue.isEmpty()) {
tmp = new LinkedList<>();
for(TreeNode node : queue) {
if(node.left != null) tmp.add(node.left);
if(node.right != null) tmp.add(node.right);
}
queue = tmp;
res++;
}
return res;
}
}