104. 二叉树的最大深度
给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。
二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
思路
使用后续遍历收集深度,在中间节点比较左子树和右子树那个深度更深,取更深的那个。
递归三部曲:
- 参数与返回值:参数就是传入树的根节点,返回就返回这棵树的深度,所以返回值为int类型。
- 确定终止条件:如果为空节点的话,就返回0,表示高度为0。
- 确定单层递归的逻辑:先求它的左子树的深度,再求右子树的深度,最后取左右深度最大的数值 再+1 (加1是因为算上当前中间节点)就是目前节点为根节点的树的深度。
代码实现:
class Solution {
int max = 0;
public int maxDepth(TreeNode root) {
return traversal(root);
}
private int traversal(TreeNode root) {
if (root == null) return 0;
int left = traversal(root.left);
int right = traversal(root.right);
int maxDepth = 1 + Math.max(left,right);
return maxDepth;
}
}
111. 二叉树的最小深度
给定一个二叉树,找出其最小深度。
最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
思路
二叉树的最小深度是指根节点到最短叶子节点所经过的长度。
叶子节点指的是左右节点皆为空的节点。
由此可以读出递归三要素:
- 参数与返回值:参数就是传入树的根节点,返回就返回这棵树的深度,所以返回值为int类型。
- 确定终止条件:如果为空节点的话,就返回0,表示高度为0。
- 确定单层递归的逻辑:
- 如果左子树为空,右子树不为空,说明最小深度是 1 + 右子树的深度
- 右子树为空,左子树不为空,最小深度是 1 + 左子树的深度。 最后如果左右子树都不为空,返回左右子树深度最小值 + 1 。
if (root.left == null && root.right != null) { return right + 1; } if (root.left != null && root.right == null) { return left + 1; } return 1 + Math.min(left, right);
代码实现
class Solution {
public int minDepth(TreeNode root) {
return getMin(root);
}
private int getMin(TreeNode root) {
if (root == null) return 0;
int left = getMin(root.left);
int right = getMin(root.right);
if (root.left == null && root.right != null) {
return right + 1;
}
if (root.left != null && root.right == null) {
return left + 1;
}
return 1 + Math.min(left, right);
}
}
222. 完全二叉树的节点个数
给你一棵 完全二叉树 的根节点 root ,求出该树的节点个数。
完全二叉树 的定义如下:在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层,则该层包含 1~ 2h 个节点。
思路
使用后续遍历,收集左子树右子树的节点个数之后再加上本层节点即可。
由此可以读出递归三要素:
- 参数与返回值:参数就是传入树的根节点,返回就返回这棵树的深度,所以返回值为int类型。
- 确定终止条件:如果为空节点的话,就返回0,表示高度为0。
- 确定单层递归的逻辑:
- 收集左右节点的个数
- 返回 左节点+右节点+本节点
代码实现
class Solution {
List<List<Integer>> res = new LinkedList<>();
public int countNodes(TreeNode root) {
return getNumbers(root);
}
public int getNumbers(TreeNode root) {
if (root == null) return 0;
int left = getNumbers(root.left);
int right = getNumbers(root.right);
return 1 + left + right;
}
}