9.二叉树的最大深度

递归法

后序遍历

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。

• 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始）
• 二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于高度从0开始还是从1开始）

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。

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。

int getdepth(TreeNode* node)

2.确定终止条件：如果为空节点的话，就返回0，表示高度为0。

if (node == NULL) return 0;

3.确定单层递归的逻辑：先求它的左子树的深度，再求右子树的深度，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。

class solution {
public:int getdepth(TreeNode* node) {if (node == NULL) return 0;int leftdepth = getdepth(node->left);       // 左int rightdepth = getdepth(node->right);     // 右int depth = 1 + max(leftdepth, rightdepth); // 中return depth;}int maxDepth(TreeNode* root) {return getdepth(root);}
};

前序遍历

充分表现出求深度回溯的过程

class solution {
public:int result;void getdepth(TreeNode* node, int depth) {result = depth > result ? depth : result; // 中if (node->left == NULL && node->right == NULL) return ;if (node->left) { // 左depth++;    // 深度+1getdepth(node->left, depth);depth--;    // 回溯，深度-1   }if (node->right) { // 右depth++;    // 深度+1getdepth(node->right, depth);depth--;    // 回溯，深度-1}return ;}int maxDepth(TreeNode* root) {result = 0;if (root == NULL) return result;getdepth(root, 1);return result;}
};

简化代码

class solution {
public:int result;void getdepth(TreeNode* node, int depth) {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 ;}int maxDepth(TreeNode* root) {result = 0;if (root == 0) return result;getdepth(root, 1);return result;}
};

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：

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。

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

总结

1.使用前序（中左右），这样是从上往下，就是深度的概念。

2.也可以使用后序遍历（左右中），这样就是从下往上，就是高度的概念。使用前序求的就是深度，使用后序求的是高度。

递归法始终不是很会，层序遍历容易理解点。

10.二叉树最小深度

给定一个二叉树，找出其最小深度。

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

**说明：**叶子节点是指没有子节点的节点。

示例 1：

输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：2

• 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始）
• 二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数后者节点数（取决于高度从0开始还是从1开始）

后序遍历，其实求的是根节点到叶子节点的最小距离，就是求高度的过程，不过这个最小距离 也同样是最小深度。

在处理节点的过程中，最大深度很容易理解，最小深度就不那么好理解，如图：

题目中说的是：最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。，注意是叶子节点。

什么是叶子节点，左右孩子都为空的节点才是叶子节点！

递归法

后序遍历方式

1. 确定递归函数的参数和返回值

参数为要传入的二叉树根节点，返回的是int类型的深度。

int getDepth(TreeNode* node)

2. 确定终止条件

终止条件也是遇到空节点返回0，表示当前节点的高度为0。

if (node == NULL) return 0;

​ 3.确定单层递归的逻辑

int leftDepth = getDepth(node->left);
int rightDepth = getDepth(node->right);
int result = 1 + min(leftDepth, rightDepth);//如果这么求的话，没有左孩子的分支会算为最短深度。
return result;

如果左子树为空，右子树不为空，说明最小深度是 1 + 右子树的深度。

反之，右子树为空，左子树不为空，最小深度是 1 + 左子树的深度。

最后如果左右子树都不为空，返回左右子树深度最小值 + 1 。

int leftDepth = getDepth(node->left);//左
int rightDepth = getDepth(node->right);//右
//中，不做左右节点为空的判断的话，出现空节点时就会返回最小值为 1 + 0 = 1的情况，
if(node->left ==NULL && node->right != NULL){ // 当一个左子树为空，右不为空，这时并不是最低点return 1 + rightDepth;
}
if(node->left !=NULL && node->right =-= NULL){// 当一个右子树为空，左不为空，这时并不是最低点return 1 + leftDepth;
}
return 1 + min(leftDepth,rightDepth);//左右孩子都为空

遍历的顺序为后序（左右中），可以看出：求二叉树的最小深度和求二叉树的最大深度的差别主要在于处理左右孩子不为空的逻辑。

前序遍历方式

class Solution {
public:int result = INT_MAX;//默认最大值void getDepth(TreeNode* node,int depth){if(node == NULL) return ;//中if(node->left == NULL && node->right == NULL){//满足叶子节点result = min(result, depth);//更新结果return;}//左if(node->left != NULL){//左子树getDepth(node->left,depth + 1);}//右if(node->right != NULL){//右子树getDepth(node->right,depth + 1);}return ;}int minDepth(TreeNode* root) {if(root == NULL) return 0;getDepth(root,1);return result;}
};

迭代法

有当左右孩子都为空的时候，才说明遍历到最低点了。如果其中一个孩子不为空则不是最低点

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:int minDepth(TreeNode* root) {if(root == NULL) return 0;queue<TreeNode*> que;que.push(root);int minDepth = 0;while(!que.empty()){int size = que.size();minDepth++;for(int i = 0; i < size ; i ++){TreeNode* node = que.front();que.pop();if(node->left == nullptr && node->right ==nullptr){return minDepth;}if(node->left) que.push(node->left);if(node->right) que.push(node->right);}}return minDepth;}
};

总结

1.什么是最小深度？什么是叶子节点？

根节点到叶子节点的最短距离。左右子节点都为空的节点就是叶子节点。

2.后序遍历，左右中，就是从下往上，求的是高度，每次把结果返回给父节点， 最大高度 = 最大深度。

前序遍历，中左右，就是从上往下，求的是深度。

11.完全二叉树节点个数

给你一棵 完全二叉树 的根节点 root ，求出该树的节点个数。

完全二叉树 的定义如下：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。

示例 1：

输入：root = [1,2,3,4,5,6]
输出：6

迭代法

层序遍历：记录遍历的节点数量就可以了

class Solution {
public:int countNodes(TreeNode* root) {if(root == NULL) return 0;queue<TreeNode*> que;que.push(root);int num = 1;while(!que.empty()){int size = que.size();for(int i = 0;i < size; i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();if(node->left){que.push(node->left);num++; } if(node->right){que.push(node->right); num++; } }}return num;}
};

递归法

和求二叉树的深度写法类似。

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，返回就返回以该节点为根节点二叉树的节点数量，所以返回值为int类型。

代码如下：

int getNodesNum(TreeNode* cur) {}

2.确定终止条件：如果为空节点就返回0，表示节点数为0.

if(cur == NULL) return 0;

3.确定单层递归逻辑：先求左子树的节点数量，再求右子树的节点数量，最后取总和+1（加1是因为算上当前中间节点）就是总的节点个数。

int left = getNodesNum(cur->left);//左
int right = getNodesNum(cur->right);//右
return left+right+1;//中

class Solution {
public:int getNodesNum(TreeNode* cur){if(cur == nullptr) return 0;int left = getNodesNum(cur->left);//左int right = getNodesNum(cur->right);//右return 1 + left + right;//中//return 1 + countNodes(root->left) + countNodes(root->right);//简化代码}int countNodes(TreeNode* root) {if(root == nullptr) return 0 ;return getNodesNum(root);}
};

完全二叉树

利用了完全二叉树的特性，不用遍历没有必要的节点。

在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层，则该层包含 1~ 2^(h-1) 个节点。【只允许最后一层有空缺结点且空缺在右边】

完全二叉树只有两种情况，情况一：就是满二叉树，情况二：最后一层叶子节点没有满。

情况1：一个层数为k 的满二叉树总结点数为：(2^k)-1。因此满二叉树的结点树一定是奇数个。*直接用 2^树深度 - 1 来计算，注意这里根节点深度为1。

对于情况二，分别递归左孩子，和右孩子，递归到某一深度一定会有左孩子或者右孩子为满二叉树，然后依然可以按照情况1来计算。

可以看出如果整个树不是满二叉树，就递归其左右孩子，直到遇到满二叉树为止，用公式计算这个子树（满二叉树）的节点数量。

这里关键在于如何去判断一个左子树或者右子树是不是满二叉树呢？

在完全二叉树中，如果递归向左遍历的深度等于递归向右遍历的深度，那说明就是满二叉树。如图：

在完全二叉树中，如果递归向左遍历的深度不等于递归向右遍历的深度，则说明不是满二叉树，如图：

那有录友说了，这种情况，递归向左遍历的深度等于递归向右遍历的深度，但也不是满二叉树，如图：

如果这么想，大家就是对 完全二叉树理解有误区了，以上这棵二叉树，它根本就不是一个完全二叉树！

判断其子树是不是满二叉树，如果是则利用公式计算这个子树（满二叉树）的节点数量，如果不是则继续递归，那么 在递归三部曲中，第二部：终止条件的写法应该是这样的：

if (root == nullptr) return 0; 
// 开始根据左深度和右深度是否相同来判断该子树是不是满二叉树
TreeNode* left = root->left;
TreeNode* right = root->right;
int leftDepth = 0, rightDepth = 0; // 这里初始为0是有目的的，为了下面求指数方便
while (left) {  // 求左子树深度left = left->left;leftDepth++;
}
while (right) { // 求右子树深度right = right->right;rightDepth++;
}
if(leftDepth == rightDepth){return  (2<< leftDepth) - 1;// 注意(2<<1) 相当于2^2，返回满足满二叉树的子树节点数量
}

总体代码：

class Solution {
public:int getNodesNum(TreeNode* cur){if(cur == nullptr) return 0;//终止条件TreeNode* left = cur->left;TreeNode* right = cur->right;int leftDepth = 0;int rightDepth = 0;while(left){left = left->left;leftDepth++;}while(right){right = right->right;rightDepth++;}if(rightDepth == leftDepth){return (2<< leftDepth) - 1;//满足满二叉树节点的节点数}/*int leftTreeNum = getNodesNum(root->left);       // 左int rightTreeNum = getNodesNum(root->right);     // 右int result = leftTreeNum + rightTreeNum + 1;    // 中return result;*/return getNodesNum(cur->left) + getNodesNum(cur->right) + 1;//不满足的就继续递归}int countNodes(TreeNode* root) {if(root == nullptr) return 0 ;return getNodesNum(root);}
};

总结

1.又熟悉了完全二叉树、满二叉树的定义。

什么是完全二叉树？只允许最后一层有空缺结点且空缺在右边的二叉树。完全二叉树只有两种情况，情况一：就是满二叉树，情况二：最后一层叶子节点没有满。

什么是满二叉树？除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点二叉树。

国内教程定义：一个二叉树，如果每一个层的结点数都达到最大值，则这个二叉树就是满二叉树。也就是说，如果一个二叉树的层数为K，且结点总数是(2^k) -1 ，则它就是满二叉树。

2.相比普通的二叉树方法，**利用完全二叉树的特性，不用遍历那些没有必要的节点。**判断左右节点是否满足满二叉树的条件，满足的话用公式返回子树下面的总节点数量，不满足，就继续递归。