强!深度优先遍历求二叉树的直径
Posted 算法的秘密
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了强!深度优先遍历求二叉树的直径相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
今天这道题,本质上也是二叉树的深度优先遍历。建议你配合本专辑其他文章一起食用,风味更佳。
1 问题描述
给定一个二叉树,请计算它的直径。所谓直径,就是路径距离最长的两个叶子节点的路径上的节点个数。
例子1
如下二叉树:
输出:5
代表直径的路径是 [4, 2, 1, 3, 6]
例子2
如下二叉树:
输出:7
代表直径的路径是 [10, 8, 5, 3, 6, 9, 11]
2 问题分析
复杂的问题往往可以用简单的思维解决。
这个问题仍然可以从暴力搜索的角度来解决。找到所有两两叶子节点之间的路径,比较这些路径,找出最长的即可。
问题是,如何穷尽所有路径?
观察上面的两个图可以发现,我们可以将所有路径,按照它们的顶点所在节点进行分类。
以某个节点为顶点的所有路径中,我们也不用逐个路径去检查。因为只有最长的路径是我们需要的,所以我们可以找出该节点左右子树的高度,再加上1(代表该节点)就是以该节点为顶点的所有路径中最长的那个。
如果你看了,会发现,这两个问题看似不相同,但是思维方式却是完全一样。都是从暴力求解的思维出发,然后将所有候选结果按照树的节点进行分类,再用深度优先遍历每一个节点,逐步算出结果。
3 代码实现
class TreeNode:
def __init__(self, val, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
class TreeDiameter:
def __init__(self):
self.treeDiameter = 0
def find_diameter(self, root):
self.calculate_height(root)
return self.treeDiameter
def calculate_height(self, currentNode):
if currentNode is None:
return 0
leftTreeHeight = self.calculate_height(currentNode.left)
rightTreeHeight = self.calculate_height(currentNode.right)
# 以当前节点为顶点的路径中,最长的就是
# 左右子树的高度加1
diameter = leftTreeHeight + rightTreeHeight + 1
# 更新全局最长的直径
self.treeDiameter = max(self.treeDiameter, diameter)
# 计算以当前节点为根的子树的高度
return max(leftTreeHeight, rightTreeHeight) + 1
推荐阅读:
以上是关于强!深度优先遍历求二叉树的直径的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章