二叉树的最小深度(LeetCode #111)

二叉树的最小深度(LeetCode #111)

题目

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。

示例:

给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],

	3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7
返回它的最小深度  2.

链接:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-depth-of-binary-tree

解题思路

  • 首先明确起点和终点,起点是root,终点是最靠近root的叶子节点,所以需要遍历二叉树,并且使用BFS遍历
  • 从根节点开始,终止条件是左右子节点都为空的叶子节点

算法原理

  • 遍历二叉树,使用队列存放遍历过程中的节点,同时记录当前节点的深度和该层的节点数。
  • 只要队列不为空就将队首元素出队,判断是否为叶子节点,如果是叶子节点就返回,不是叶子节点则将子节点入队。

算法流程

  • 如果根节点为空,直接返回0
  • 将根节点加入queue,设置depth为1
  • 遍历队列:
    • 获取当前队列的大小(当前层的节点数),遍历该层的节点
      • 节点出队:若为叶子节点,直接返回depth
      • 否则将子节点加入到队列中,继续遍历该层的其他节点
    • 遍历完该层节点后depth + 1
  • 返回depth

复杂度分析

时间复杂度:O(N)

空间复杂度:O(N)

代码

/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode(int x) { val = x; } * } */
class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
        if(root == null) 
            return 0;
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.offer(root);
        int depth = 1;

        while(!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            for(int i = 0;i < size;i++) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if(node.left == null && node.right == null)
                    return depth;
                if(node.left != null)
                    queue.offer(node.left);
                if(node.right != null)
                    queue.offer(node.right);
            }
            depth++;
        }
        return depth;
    }
    
}
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05-12 10:10
已编辑
门头沟学院 人工智能
写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂,&quot;又一个收割焦虑的转行帖&quot;;另一方面是看了太多用&nbsp;GPT&nbsp;套娃出来的「学习路线」文章,AI&nbsp;味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑,时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转&nbsp;AI,或者已经在转的路上,希望能给点参考。&nbsp;一个反共识的开场:你以为进&nbsp;OpenAI&nbsp;的人都是博士?&nbsp;先讲个故事,跟我没关系,但跟所有想转&nbsp;AI&nbsp;的人都有关系。&nbsp;OpenAI&nbsp;的&nbsp;Sora&nbsp;团队(就是搞文生视频那个)一共&nbsp;13&nbsp;个人。这里面有两个人特别有意思:&nbsp;Will&nbsp;DePue,密歇根大学计算机系,直接辍学了。17...
_hengheng:我也本,也算是做ai相关,我最开始感觉做ai工程师有多么多么困难,后来发现懂了原理后整体训练完全可以看成一个流程化的内容,开源方案太多了,大多基本都是按着模子在自家业务上做各种操作,就算是大厂的小部门也没那么多资源去训基模,反而更多的是像怎么把技术往业务方向靠近了,不过当前时代如果本科学历没那么好加上自己执行力不是特别强还真不建议走ai工程师这条路,可以试试其他ai的偏业务方向,不然校招不太好杀出来
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