目录
解法:
官方解答:
方法一:深度优先搜索
方法二:广度优先搜索
思路与算法
复杂度分析
时间复杂度:
空间复杂度:
给定一个二叉树 root
,返回其最大深度。
二叉树的 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数。
示例 1:
输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:3
示例 2:
输入:root = [1,null,2] 输出:2
提示:
- 树中节点的数量在
[0, 104]
区间内。 -100 <= Node.val <= 100
解法:
直接使用深度优先遍历方法遍历到最深然后返回数字。
class Solution {public int maxDepth(TreeNode root) {if (root == null) {return 0;}return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1;}
}
官方解答:
方法一:深度优先搜索
与上面所写思想差不多
方法二:广度优先搜索
思路与算法
我们也可以用「广度优先搜索」的方法来解决这道题目,但我们需要对其进行一些修改,此时我们广度优先搜索的队列里存放的是「当前层的所有节点」。每次拓展下一层的时候,不同于广度优先搜索的每次只从队列里拿出一个节点,我们需要将队列里的所有节点都拿出来进行拓展,这样能保证每次拓展完的时候队列里存放的是当前层的所有节点,即我们是一层一层地进行拓展,最后我们用一个变量 ans 来维护拓展的次数,该二叉树的最大深度即为 ans。
class Solution {public int maxDepth(TreeNode root) {if (root == null) {return 0;}Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();queue.offer(root);int ans = 0;while (!queue.isEmpty()) {int size = queue.size();while (size > 0) {TreeNode node = queue.poll();if (node.left != null) {queue.offer(node.left);}if (node.right != null) {queue.offer(node.right);}size--;}ans++;}return ans;}
}
复杂度分析
时间复杂度:
O(n)O,其中 n 为二叉树的节点个数。与方法一同样的分析,每个节点只会被访问一次。
空间复杂度:
此方法空间的消耗取决于队列存储的元素数量,其在最坏情况下会达到 O(n)。
官方解答部分:
作者:力扣官方题解
链接:https://leetcode.cn/problems/maximum-depth-of-binary-tree/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。