使用DFS，在取左右子树的最小值时，需要注意，当左右子树只存在一个时，此时有一个返回值为0，此时不能用0作为最小深度，而是另一颗不为0的子树的最下深度，才是需要的值。

class Solution {
public:int minDepth(TreeNode* root) {if(root == nullptr){return 0;}int l_depth= minDepth(root->left);int r_depth = minDepth(root->right);if(l_depth == 0 || r_depth == 0){return max(l_depth, r_depth) + 1;}return min(l_depth, r_depth) + 1;       }
};

看到一种更简洁的DFS的写法，在这里记录一下：

class Solution {
public:int minDepth(TreeNode* root) {if (!root) return 0;if (!root->left) return minDepth(root->right) + 1;if (!root->right) return minDepth(root->left)  + 1;return min(minDepth(root->left), minDepth(root->right)) + 1;}
};

使用BFS对二叉树进行层序遍历，与最大深度相比，只需在将节点加入队列时，判断节点的左右子节点是否都不存在，如果都不存在，则直接返回最小深度即可。

class Solution {
public:int minDepth(TreeNode* root) {queue<TreeNode*> que;int depth = 0;if(root != nullptr){que.push(root);}while(!que.empty()){int size = que.size();depth++;for(int i = 0; i < size; i++){TreeNode * cur = que.front();que.pop();if(cur->left != nullptr){que.push(cur->left);}if(cur->right != nullptr){que.push(cur->right);}if(cur->left == nullptr && cur->right == nullptr){return depth;}}}return depth;       }
};