二叉树的最大深度
递归的方法
public class Solution {
public int TreeDepth(TreeNode root) {
if(root == null){
return 0;
}
int left = TreeDepth(root.left);
int right = TreeDepth(root.right);
return Math.max(left,right)+1;
}
}
非递归的方法
public static void main(String[] args) {
TreeNode root = new TreeNode(5);
TreeNode node1 = new TreeNode(3);
TreeNode node2 = new TreeNode(7);
TreeNode node3 = new TreeNode(2);
TreeNode node4 = new TreeNode(4);
TreeNode node5 = new TreeNode(8);
root.left = node1;
root.right = node2;
node1.left = node3;
node1.right = node4;
node4.left = node5;
System.out.println(findDeep2(root));
}
public static int findDeep2(TreeNode root)
{
if(root == null)
return 0;
TreeNode current = null;
LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(root);
int cur,last;
int level = 0;
while(!queue.isEmpty())
{
cur = 0;
//记录本层已经遍历的节点个数
last = queue.size();
//当遍历完当前层以后,队列里元素全是下一层的元素,队列的长度是这一层的节点的个数
while(cur < last)//当还没有遍历到本层最后一个节点时循环
{
current = queue.poll();
//出队一个元素
cur++;
//把当前节点的左右节点入队(如果存在的话)
if(current.left != null)
{
queue.offer(current.left);
}
if(current.right != null)
{
queue.offer(current.right);
}
}
level++;//每遍历完一层level+1
}
return level;
}
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 。
思路1
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
直观的方法是通过递归来解决问题。在这里,我们演示了 DFS(深度优先搜索)策略的示
public static int maxDepth(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
} else {
int left_height = maxDepth(root.left);
int right_height = maxDepth(root.right);
return java.lang.Math.max(left_height, right_height) + 1;
}
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null){
return 0;
}
int left = maxDepth(root.left);
int right = maxDepth(root.right);
return (left > right) ? (left+1) : (right+1);
}
}
时间复杂度:我们每个结点只访问一次,因此时间复杂度为 O(N)O(N),
其中 NN 是结点的数量。
空间复杂度:在最糟糕的情况下,树是完全不平衡的,例如每个结点只剩下左子结点,递归将会被调用 NN 次(树的高度),因此保持调用栈的存储将是 O(N)O(N)。但在最好的情况下(树是完全平衡的),树的高度将是 \log(N)log(N)。因此,在这种情况下的空间复杂度将是 O(\log(N))O(log(N))。