0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

二叉树的最大深度

算法与数据结构 来源:代码随想录 作者:代码随想录 2022-07-26 11:28 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

尽管之前你可能做过这道题目,但只要认真看完,相信你会收获满满!可以一起解决如下两道题目:

  • 104.二叉树的最大深度
  • 559.n叉树的最大深度

104.二叉树的最大深度

题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/

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],

7b9b835a-0c92-11ed-ba43-dac502259ad0.png

返回它的最大深度 3 。

递归法

本题可以使用前序(中左右),也可以使用后序遍历(左右中),使用前序求的就是深度,使用后序求的是高度。

而根节点的高度就是二叉树的最大深度,所以本题中我们通过后序求的根节点高度来求的二叉树最大深度。

这一点其实是很多同学没有想清楚的,很多题解同样没有讲清楚。

我先用后序遍历(左右中)来计算树的高度。

  1. 确定递归函数的参数和返回值:参数就是传入树的根节点,返回就返回这棵树的深度,所以返回值为int类型。

代码如下:

intgetdepth(treenode*node)
  1. 确定终止条件:如果为空节点的话,就返回0,表示高度为0。

代码如下:

if(node==null)return0;
  1. 确定单层递归的逻辑:先求它的左子树的深度,再求的右子树的深度,最后取左右深度最大的数值 再+1 (加1是因为算上当前中间节点)就是目前节点为根节点的树的深度。

代码如下:

intleftdepth=getdepth(node->left);//左
intrightdepth=getdepth(node->right);//右
intdepth=1+max(leftdepth,rightdepth);//中
returndepth;

所以整体c++代码如下:

classsolution{
public:
intgetdepth(treenode*node){
if(node==null)return0;
intleftdepth=getdepth(node->left);//左
intrightdepth=getdepth(node->right);//右
intdepth=1+max(leftdepth,rightdepth);//中
returndepth;
}
intmaxdepth(treenode*root){
returngetdepth(root);
}
};

代码精简之后c++代码如下:

classsolution{
public:
intmaxdepth(treenode*root){
if(root==null)return0;
return1+max(maxdepth(root->left),maxdepth(root->right));
}
};

精简之后的代码根本看不出是哪种遍历方式,也看不出递归三部曲的步骤,所以如果对二叉树的操作还不熟练,尽量不要直接照着精简代码来学。

本题当然也可以使用前序,代码如下:(充分表现出求深度回溯的过程)

classsolution{
public:
intresult;
voidgetdepth(treenode*node,intdepth){
result=depth>result?depth:result;//中

if(node->left==null&&node->right==null)return;

if(node->left){//左
depth++;//深度+1
getdepth(node->left,depth);
depth--;//回溯,深度-1
}
if(node->right){//右
depth++;//深度+1
getdepth(node->right,depth);
depth--;//回溯,深度-1
}
return;
}
intmaxdepth(treenode*root){
result=0;
if(root==0)returnresult;
getdepth(root,1);
returnresult;
}
};

可以看出使用了前序(中左右)的遍历顺序,这才是真正求深度的逻辑!

注意以上代码是为了把细节体现出来,简化一下代码如下:

classsolution{
public:
intresult;
voidgetdepth(treenode*node,intdepth){
result=depth>result?depth:result;//中
if(node->left==null&&node->right==null)return;
if(node->left){//左
getdepth(node->left,depth+1);
}
if(node->right){//右
getdepth(node->right,depth+1);
}
return;
}
intmaxdepth(treenode*root){
result=0;
if(root==0)returnresult;
getdepth(root,1);
returnresult;
}
};

迭代法

使用迭代法的话,使用层序遍历是最为合适的,因为最大的深度就是二叉树的层数,和层序遍历的方式极其吻合。

在二叉树中,一层一层的来遍历二叉树,记录一下遍历的层数就是二叉树的深度,如图所示:

7bb59e02-0c92-11ed-ba43-dac502259ad0.png

所以这道题的迭代法就是一道模板题,可以使用二叉树层序遍历的模板来解决的。

如果对层序遍历还不清楚的话,可以看这篇:二叉树:层序遍历登场!

c++代码如下:

classsolution{
public:
intmaxdepth(treenode*root){
if(root==null)return0;
intdepth=0;
queueque;
que.push(root);
while(!que.empty()){
intsize=que.size();
depth++;//记录深度
for(inti=0;i< size; i++) {
                treenode* node = que.front();
                que.pop();
                if(node->left)que.push(node->left);
if(node->right)que.push(node->right);
}
}
returndepth;
}
};

那么我们可以顺便解决一下n叉树的最大深度问题

559.n叉树的最大深度

题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-n-ary-tree/

给定一个 n 叉树,找到其最大深度。

最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点总数。

例如,给定一个 3叉树 :

7bc4f44c-0c92-11ed-ba43-dac502259ad0.png

我们应返回其最大深度,3。

思路:

依然可以提供递归法和迭代法,来解决这个问题,思路是和二叉树思路一样的,直接给出代码如下:

递归法

c++代码:

classsolution{
public:
intmaxdepth(node*root){
if(root==0)return0;
intdepth=0;
for(inti=0;i< root->children.size();i++){
depth=max(depth,maxdepth(root->children[i]));
}
returndepth+1;
}
};

迭代法

依然是层序遍历,代码如下:

classsolution{
public:
intmaxdepth(node*root){
queueque;
if(root!=null)que.push(root);
intdepth=0;
while(!que.empty()){
intsize=que.size();
depth++;//记录深度
for(inti=0;i< size; i++) {
                node* node = que.front();
                que.pop();
                for(intj=0;j< node->children.size();j++){
if(node->children[j])que.push(node->children[j]);
}
}
}
returndepth;
}
};

其他语言版本

java

104.二叉树的最大深度

classsolution{
/**
*递归法
*/
publicintmaxdepth(treenoderoot){
if(root==null){
return0;
}
intleftdepth=maxdepth(root.left);
intrightdepth=maxdepth(root.right);
returnmath.max(leftdepth,rightdepth)+1;

}
}
classsolution{
/**
*迭代法,使用层序遍历
*/
publicintmaxdepth(treenoderoot){
if(root==null){
return0;
}
dequedeque=newlinkedlist<>();
deque.offer(root);
intdepth=0;
while(!deque.isempty()){
intsize=deque.size();
depth++;
for(inti=0;i< size; i++) {
                treenode poll = deque.poll();
                if(poll.left!=null){
deque.offer(poll.left);
}
if(poll.right!=null){
deque.offer(poll.right);
}
}
}
returndepth;
}
}

python

104.二叉树的最大深度

递归法:

classsolution:
defmaxdepth(self,root:treenode)->int:
returnself.getdepth(root)

defgetdepth(self,node):
ifnotnode:
return0
leftdepth=self.getdepth(node.left)#左
rightdepth=self.getdepth(node.right)#右
depth=1+max(leftdepth,rightdepth)#中
returndepth

递归法:精简代码

classsolution:
defmaxdepth(self,root:treenode)->int:
ifnotroot:
return0
return1+max(self.maxdepth(root.left),self.maxdepth(root.right))

迭代法:

importcollections
classsolution:
defmaxdepth(self,root:treenode)->int:
ifnotroot:
return0
depth=0#记录深度
queue=collections.deque()
queue.append(root)
whilequeue:
size=len(queue)
depth+=1
foriinrange(size):
node=queue.popleft()
ifnode.left:
queue.append(node.left)
ifnode.right:
queue.append(node.right)
returndepth

559.n叉树的最大深度

递归法:

classsolution:
defmaxdepth(self,root:'node')->int:
ifnotroot:
return0
depth=0
foriinrange(len(root.children)):
depth=max(depth,self.maxdepth(root.children[i]))
returndepth+1

迭代法:

importcollections
classsolution:
defmaxdepth(self,root:'node')->int:
queue=collections.deque()
ifroot:
queue.append(root)
depth=0#记录深度
whilequeue:
size=len(queue)
depth+=1
foriinrange(size):
node=queue.popleft()
forjinrange(len(node.children)):
ifnode.children[j]:
queue.append(node.children[j])
returndepth

使用栈来模拟后序遍历依然可以

classsolution:
defmaxdepth(self,root:'node')->int:
st=[]
ifroot:
st.append(root)
depth=0
result=0
whilest:
node=st.pop()
ifnode!=none:
st.append(node)#中
st.append(none)
depth+=1
foriinrange(len(node.children)):#处理孩子
ifnode.children[i]:
st.append(node.children[i])

else:
node=st.pop()
depth-=1
result=max(result,depth)
returnresult

审核编辑 :李倩


声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • C++
    C++
    +关注

    关注

    22

    文章

    2122

    浏览量

    76718
  • 代码
    +关注

    关注

    30

    文章

    4942

    浏览量

    73160
  • 二叉树
    +关注

    关注

    0

    文章

    74

    浏览量

    12862

原文标题:看看这些树的最大深度!

文章出处:【微信号:TheAlgorithm,微信公众号:算法与数据结构】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    年薪100万以上模拟芯片专家的技能

    模拟专家的技能围绕核心电路设计能力、工具与流程掌握、行业特定技术深度、工程实践与管理能力四大维度展开,具体如下:一、核心电路设计与模块技术能力1.基础模拟模块设计功底通用模块精通:需熟练设计深亚
    的头像 发表于 11-12 17:42 1135次阅读
    年薪100万以上模拟芯片专家的技能<b class='flag-5'>树</b>

    通过优化代码来提高MCU运行效率

    选择时间复杂度低的算法。 根据访问模式选择数据结构。频繁查找用哈希表,有序数据用二叉树等。 查表法:对于复杂的数学计算(如sin, log),或者协议解析,预先计算好结果存于数组中,用空间换时间
    发表于 11-12 08:21

    蜂鸟E203内核中断管理模块sirv_plic_man代码分析

    。 上面的代码生成一个二叉树结构来比较和选择具有最大优先级的挂起中断源及其ID。树状结构由级联比较器组成,每一层的比较器数量是前一层的一半。在的每一层,选择优先级最高的中断并传递到下一层,直到只剩下
    发表于 10-23 06:05

    请问rtt studio 的文件夹打红什么意思?

    rtt studio 的文件夹打红什么意思?而且文件夹里面实际是有文件的,但是浏览不出来。
    发表于 09-18 06:34

    科技,被起诉

    电子发烧友网综合报道 天眼查显示,近日,杭州宇科技股份有限公司(以下简称“宇科技”)新增1条开庭公告,原告为杭州露韦美日化有限公司(以下简称“露韦美日化”),案由为侵害发明专利权纠纷,该案将于8
    的头像 发表于 08-26 07:50 4541次阅读
    宇<b class='flag-5'>树</b>科技,被起诉

    亿纬锂能荣获杭集团2022-2024年度优秀供应商奖

    近日,亿纬锂能凭借卓越产品、可靠交付与优质服务荣获杭集团颁发的“2022-2024年度优秀供应商”奖。杭集团副总经理兼杭电器董事长金华曙、杭电器总经理兼杭博电机总经理李明辉出席
    的头像 发表于 07-15 09:00 772次阅读

    存储示波器的存储深度对信号分析有什么影响?

    测量结果波动大(如抖动测量误差±50%)。 案例: 测量100MHz时钟的周期抖动,存储深度10kpts → 抖动测量误差±10ps。 存储深度升级至1Mpts → 抖动测量误差±1ps。 、存储
    发表于 05-27 14:39

    白话理解RCC时钟(可下载)

    时钟就像是单片机的“心脏”,单片机正常工作离不开时钟的支持,下图是我们单片机的时钟 ,它反映了单片机的时钟关系。我们来详细描述一下时钟的工作原理。寄存器上电后有一个复位值,大家看我画红线的这个
    发表于 03-27 13:50 0次下载

    机器人看点:宇科技王兴兴回上海母校 加速商业化落地 宇机器人手租赁火爆

    给大家带来一些机器人的消息: 宇科技王兴兴回上海母校 加速商业化落地 日前,宇科技创始人王兴兴在接受媒体专访时候,介绍了公司的H1人形机器人的技术亮点及行业前景,H1人形机器人是首款能原地后翻出
    的头像 发表于 02-25 11:26 1780次阅读

    【技术分享】迅为RK3568开发板使用TFTP加载内核设备

    【技术分享】迅为RK3568开发板使用TFTP加载内核设备
    的头像 发表于 02-21 14:04 1129次阅读
    【技术分享】迅为RK3568开发板使用TFTP加载内核设备<b class='flag-5'>树</b>

    求解答,设备问题

    请问,rk3588j要再提取一个USB3.0接口设备怎么改
    发表于 02-20 11:22

    科技在物联网方面

    。 人工智能算法优化:宇科技不断优化其机器人的人工智能算法,使其能够在物联网环境中更好地进行智能决策。通过机器学习、深度学习等技术,机器人可以从大量的数据中学习和提取知识,不断提高自身的感知、认知和决策
    发表于 02-04 06:48

    嵌入式学习-飞凌嵌入式ElfBoard ELF 1板卡-初识设备之设备组成和结构

    的name和value。在设备中,可描述的信息包括:一、CPU的数量和类别;、内存基地址和大小;三、总线和桥;四、外设连接;五、中断控制器和中断使用情况;六、GPIO控制器和GPIO使用情况;七
    发表于 01-08 08:32

    3D深度感测的原理和使用极管激光来实现深度感测的优势

      本文介绍了3D深度感测的原理和使用极管激光来实现深度感测的优势。 世界是三维的。这句话如此容易理解,以至于大多数人从未怀疑过自己感知世界的方式。但事实上,人的每只眼睛每次可捕获一幅平面图
    的头像 发表于 01-07 09:54 1094次阅读
    3D<b class='flag-5'>深度</b>感测的原理和使用<b class='flag-5'>二</b>极管激光来实现<b class='flag-5'>深度</b>感测的优势

    飞凌嵌入式ElfBoard ELF 1板卡-初识设备之设备组成和结构

    的name和value。在设备中,可描述的信息包括:一、CPU的数量和类别;、内存基地址和大小;三、总线和桥;四、外设连接;五、中断控制器和中断使用情况;六、GPIO控制器和GPIO使用情况;七
    发表于 01-07 09:16