温故知新'二叉树的最大深度' 递归和广度优先遍历实现
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了温故知新'二叉树的最大深度' 递归和广度优先遍历实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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 。
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree
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解题思路
思路1:广度优先遍历
特殊情况优先考虑:
当root==null; return 0;
否则定义一个队列queue[];用来存储每一层的树节点TreeNode;
根据队列先进先出的特点;
每次遍历都移出对列的首位树节点,并将它的左右子树节点压栈;
当遍历结束后,此时queue队列存储的是下一层的所有树节点;
如示例:root= [3,9,20,null,null,15,7]
此时队列queue=[[3,9,20,null,null,15,7]]
定义levelNum为当前层需要遍历的所有树节点数目:levelNum=queue.length;
通过while(levelNum--)作为条件遍历当前层的所有节点;
level++,每一层遍历结束,记录当前遍历树的层级level;
当遍历队列queue为[]时,结束遍历:return level;
示例
//队列queue按层遍历情况;
[ [3,9,20,null,null,15,7] ]
[ [9], [20,15,7] ]
[ [15], [7] ]
[]
代码
javascript
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number}
* 广度优先遍历
*/
var maxDepth = function(root) {
if(root==null){
return 0;
}
let level=0,queue=[root];
while(queue.length){
let levelNum=queue.length;
while(levelNum--){
let currNode=queue.shift();
if(currNode.left!==null){
queue.push(currNode.left);
}
if(currNode.right!==null){
queue.push(currNode.right);
}
}
level++;
}
return level;
};
思路2:递归
特殊情况优先考虑:
l和r分别为左子树和右子树的最大高度;
左子树和右子树的最大高度以同样的方式进行计算;
当root==null;return 0;
递归的终止条件为root==null
二叉树的最大深度为:max(l,r)+1;
因此当我们需要计算当前二叉树的最大高度时,可以先递归计算出其左右子树的最大高度;
示例:
maxDepth(root.val=3)=1+Math.max(maxDepth(root.val=9),maxDepth(root.val=20));
maxDepth(root.val=9)=1
maxDepth(root.val=20)=1+Math.max(maxDepth(root.val=15),maxDepth(root.val=7))
maxDepth(root.val=15)=1
maxDepth(root.val=7)=1
调用时从上往下,递归时从下往上;可知:当根节点root==3的高度为3
代码
javascript
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val) {
* this.val = val;
* this.left = this.right = null;
* }
*/
/**
* @param {TreeNode} root
* @return {number}
*/
var maxDepth = function(root) {
if(root==null){
return 0;
}
return 1+Math.max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right));
};
经典编程
树:
字符串:
链表:
哈希表:
以上是关于温故知新'二叉树的最大深度' 递归和广度优先遍历实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章