Go&Java算法之二叉树的深度

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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;
    }
}