104. 二叉树的最大深度
题目描述
给定一个二叉树,找出其最大深度。
二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例:
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 。
解法
方法一:深度优先递归
递归遍历左右子树,求左右子树的最大深度,然后取最大值加 \(1\) 即可。
时间复杂度 \(O(n)\),其中 \(n\) 是二叉树的节点数。每个节点在递归中只被遍历一次。
方法二:广度优先
我们广度优先搜索的队列里存放的是「当前层的所有节点」。每次拓展下一层的时候,不同于广度优先搜索的每次只从队列里拿出一个节点,我们需要将队列里的所有节点都拿出来进行拓展,这样能保证每次拓展完的时候队列里存放的是当前层的所有节点,即我们是一层一层地进行拓展,最后我们用一个变量 \(\textit{ans}\) 来维护拓展的次数,该二叉树的最大深度即为 \(\textit{ans}\)。
时间复杂度:\(O(n)\),其中 \(n\) 为二叉树的节点个数。与方法一同样的分析,每个节点只会被访问一次。
空间复杂度:此方法空间的消耗取决于队列存储的元素数量,其在最坏情况下会达到 \(O(n)\)。
Python3
深度优先递归
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def maxDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if root is None:
return 0
l, r = self.maxDepth(root.left), self.maxDepth(root.right)
return 1 + max(l, r)
广度优先
class Solution:
def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
if root is None:
return 0
q = deque([root])
ans = 0
while(q):
sz = len(q)
while(sz>0):
node = q.popleft()
if node.left:
q.append(node.left)
if node.right:
q.append(node.right)
sz -=1
ans +=1
return ans
C++
深度优先递归
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
* };
*/
class Solution {
public:
int maxDepth(TreeNode* root) {
if (!root) return 0;
int l = maxDepth(root->left), r = maxDepth(root->right);
return 1 + max(l, r);
}
};
广度优先
class Solution {
public:
int maxDepth(TreeNode* root) {
if(!root) return 0;
queue<TreeNode*> Q;
Q.push(root);
int ans = 0;
while(!Q.empty()){
int sz = Q.size();
while(sz >0){
TreeNode* node = Q.front();
Q.pop();
if(node->left)
Q.push(node->left);
if(node->right)
Q.push(node->right);
sz--;
}
ans++;
}
return ans;
}
};
标签:node,right,TreeNode,0104,节点,二叉树,root,Leetcode,left
From: https://www.cnblogs.com/yege/p/17791172.html