题解 | #二叉树的最大深度#
二叉树的最大深度
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题目描述
求给定二叉树的最大深度,
最大深度是指树的根结点到最远叶子结点的最长路径上结点的数量。
方法一: 递归
解题思路
二叉树的问题最常用的方法就是递归,将大规模的问题划成小规模的问题,每个问题的求解方法都是一样的,最后规模小到方便求出答案,再由小规模的问题答案求出大规模的问题答案。
求以根节点为二叉树的最大深度,可以先求出根节点的左子树上的高度是多少,再求出右子树上的高度是多少,这两者的最大高度就是以根节点为二叉树的最大深度。
根节点的左子树,仍然是一棵二叉树,也可以用同样的方法求出它的最大深度。
根节点的右子树,也仍然是一颗二叉树,也可以用同样的方法求出它的最大深度。
以下是以 [1,0,2,8] 为二叉树的 流程演示:
复杂度分析
时间复杂度: O(N)
每个节点都会被递归遍历访问到,一共有 N 个节点, 所以时间复杂度为 O(N)
空间复杂度: O(N)
空间上的开销主要在 递归栈 的存储上,最多的递归栈就是这棵二叉树的高度个,即O(h),又因为二叉树的高度 h = logN,所以空间复杂度为 O(logN);
但最坏的情况下,可以把每个节点都压入栈中,即空间复杂度可以达到 O(N)。
代码示例:
import java.util.*; /* * public class TreeNode { * int val = 0; * TreeNode left = null; * TreeNode right = null; * } */ public class Solution { /** * * @param root TreeNode类 * @return int整型 */ public int maxDepth (TreeNode root) { if (root == null) { return 0; } // 整颗树的根节点所处的高度为 1 return process(root, 1); } /** * * @param root 树的根节点 * @param depth 这个根节点所处 的高度 * @return 以 root 为根节点的树 的高度是多少 */ public int process(TreeNode root, int depth) { // 当 root 节点不存在, 则高度就是它的父节点所处的高度 // 否则就是 root 节点本身所处的高度,因为不存在,所以不会是 depth,而是它上一级的高度 if (root == null) { return depth - 1; } // root 节点的左子树高度 int leftDepth = process(root.left, depth + 1); // root 节点的右子树高度 int rightDepth = process(root.right, depth + 1); // 左右子树较高的那个高度,就是整颗树的高度 return Math.max(leftDepth, rightDepth); } }
方法二: 层序遍历
解题思路
二叉树的层序遍历可以很自然的求出树的高度,有多少层它的高度就是多少。
实现层序遍历最常用的方法就是借助队列结构,先将一层上的节点装入队列中,然后再从队列中以此拿出来,看看每个节点是否有左右孩子,也就是看看每个节点是否有下一层,如果有,就将下一层的节点再次入队。
需要注意的是每次遍历完一层之后,高度就会增加1,最简单的方法就是需要知道每层有多少个节点,拿出指定个数的节点出来就是遍历完了一层。
具体思路请参见示例代码。
以下是以 [1,0,2,8] 为二叉树的 流程演示:
复杂度分析
时间复杂度: O(N)
每个节点都需要遍历到,总共有 N 个节点,所以时间复杂度为 O(N)
空间复杂度:O(N)
空间上的开销主要是在队列的存储上,最多的时候就是看哪一层的节点个数最多,
极端情况下就是一颗满二叉树,叶子节点那一层是最多的,所以空间复杂度为 O(N)
代码示例
import java.util.*; /* * public class TreeNode { * int val = 0; * TreeNode left = null; * TreeNode right = null; * } */ public class Solution { /** * * @param root TreeNode类 * @return int整型 */ public int maxDepth(TreeNode root) { if (root == null) { return 0; } // 层序遍历需要用到的 队列 Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); // 将个根节点入队 queue.add(root); // 记录高度的信息,初始为 0, 每遍历一层就加 1 int depth = 0; // 当队列不为空时,也就是这一层还有节点 while (!queue.isEmpty()) { // 这一层有多少个节点 int size = queue.size(); // 挨个取出这些(这一层)节点 for (int i = 0; i < size; i++) { TreeNode node = queue.poll(); // 当前节点有 左节点, 使左节点入队 if (node.left != null) { queue.add(node.left); } // 当前节点有 右节点, 使右节点入队 if (node.right != null) { queue.add(node.right); } } // 每遍历一层, 高度就加 1 depth++; } // 返回整颗树的高度 return depth; } }