算法练习第18天|111.二叉树的最小深度

111.二叉树的最小深度

111. 二叉树的最小深度 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/minimum-depth-of-binary-tree/description/

题目描述:

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

示例 2:

输入:root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6]
输出:5

题目分析:

按照上一篇文章中所写的求二叉树的最大深度对的解法,这道题应该不难。

后序递归解法:

采用比较容易理解的后续递归及递归三部曲可以得到如下代码:

1. 递归第一步: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。

代码如下:

int getDepth(TreeNode* node)

2. 递归第二步: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。

代码如下:

if (node == NULL) return 0;

3. 递归第三步:确定单层递归的逻辑 

这块和求最大深度可就不一样了,一些同学可能会写如下代码:

int leftDepth = getDepth(node->left);
int rightDepth = getDepth(node->right);
int result = 1 + min(leftDepth, rightDepth);  //关键问题出在这一步
return result;

 对于左右子树均存在时,上述代码没有问题。但是当子树不存在时,由前两步getDepth()得到的深度会存在0,如下图所示:

回顾一下题目所给的最小深度的定义:

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。注意是到最近的叶子节点,即没有左右子节点的叶子节点。

那么刚刚所写的单层递归逻辑的代码中是没有判断是否为叶子节点的功能的:

int leftDepth = getDepth(node->left);
int rightDepth = getDepth(node->right);
int result = 1 + min(leftDepth, rightDepth);  //关键问题出在这一步
return result;

补救措施就是在得到leftDepth和rightDepth之后,要判断一下左右子树的存在情况。

  • 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 。

 代码如下:

int leftDepth = getDepth(node->left);           // 左
int rightDepth = getDepth(node->right);         // 右// 中
// 当一个左子树为空,右不为空,这时并不是最低点
if (node->left == NULL && node->right != NULL) { return 1 + rightDepth;
}   
// 当一个右子树为空,左不为空,这时并不是最低点
if (node->left != NULL && node->right == NULL) { return 1 + leftDepth;
}
int result = 1 + min(leftDepth, rightDepth);
return result;

整体代码如下:

class Solution {
public:int getDepth(TreeNode* node) {if (node == NULL) return 0;int leftDepth = getDepth(node->left);           // 左int rightDepth = getDepth(node->right);         // 右// 中// 当一个左子树为空,右不为空,这时并不是最低点if (node->left == NULL && node->right != NULL) { return 1 + rightDepth;}   // 当一个右子树为空,左不为空,这时并不是最低点if (node->left != NULL && node->right == NULL) { return 1 + leftDepth;}int result = 1 + min(leftDepth, rightDepth);return result;}int minDepth(TreeNode* root) {return getDepth(root);}
};

上述代码是写了一个专门的getDepth函数进行递归,也可以不写,直接在力扣提供的函数minDepth上进行递归,如下所示:

class Solution {
public:int minDepth(TreeNode* root) {if(root == nullptr) return 0;//左int leftDepth = minDepth(root->left);//右int rightDepth = minDepth(root->right);if(root->left == nullptr && root->right != nullptr) return rightDepth + 1;if(root->left != nullptr && root->right == nullptr)return leftDepth + 1;int result = min(leftDepth, rightDepth) + 1;return result;}
};

注意,上面两个写法中的result = min(leftDepth, rightDepth) + 1; 这行代码即包含了左右子树均存在的情况,还包含了左右子树均不存在的情况。均存在时,就去最小值加1;均不存在时,leftDepth和rightDepth均为0,那么算上此时两个空子树的父节点那一层,result做了加1操作(可以想象整个二叉树只有一个根节点组成时的情形)。

所以,代码里的+1操作,就是在后序遍历中处理完了左右子树后,开始考虑子树对应的根节点计算深度(左右中)。

层序遍历解法:

在二叉树层序遍历文章的基础上来实现最小深度的求解,关键一点就是第一次遍历到某个节点的左右孩子都为空的时候,说明遍历到最低点了,此时应该直接return depth,程序运行结束。如果其中一个孩子不为空则不是最低点。

代码如下:

class Solution {
public://层序遍历int minDepth(TreeNode* root) {if(root == nullptr) 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();//最低处判断放这里也行// if(node->left == nullptr && node->right == nullptr)//     return depth;if(node->left) que.push(node->left);if(node->right) que.push(node->right);if(node->left == nullptr && node->right == nullptr)return depth;               }}return depth;}
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/820939.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Unity 左右折叠显示与隐藏UI的简单实现

要实现一个简单的UI左右折叠显示与隐藏&#xff0c;可以结合遮罩&#xff0c;通过代码控制UI区块的宽度和位移来实现。 具体可以按以下步骤实现&#xff1a; 1、新建一个Image组件&#xff0c;并添加精灵&#xff0c;调整大小后&#xff0c;复制一份作为该UI的父物体&#xf…

CANoe中LIN工程主节点的配置(如何切换调度表)

1&#xff1a;前置条件 1&#xff09;工程已经建立&#xff0c;simulation窗口已经配置好&#xff08;包括且不限于通道mappin好&#xff0c;数据库文件已经添加&#xff09; 2&#xff09;我已系统自带sampleCfg工程&#xff0c;作为例子。如下图 2 &#xff1a;主节点的配置…

flutter知识点---生命周期

Flutter 应用的生命周期涉及两个层面&#xff1a;Widget&#xff08;组件&#xff09;的生命周期 和 应用程序&#xff08;App&#xff09;的生命周期。下面分别对这两个方面进行详细介绍&#xff1a; Widget&#xff08;组件&#xff09;的生命周期 Flutter 中的 Widget 是构…

边缘计算网关主要有哪些功能?-天拓四方

随着物联网&#xff08;IoT&#xff09;的快速发展和普及&#xff0c;边缘计算网关已经成为了数据处理和传输的重要枢纽。作为一种集成数据采集、协议转换、数据处理、数据聚合和远程控制等多种功能的设备&#xff0c;边缘计算网关在降低网络延迟、提高数据处理效率以及减轻云数…

基于51单片机的温度控制恒温箱设计—数码管显示

基于51单片机的温度控制恒温箱 &#xff08;仿真&#xff0b;程序&#xff0b;原理图&#xff0b;PCB&#xff0b;设计报告&#xff09; 功能介绍 具体功能&#xff1a; 1.DS18B20温度传感器测温&#xff1b; 2.数码管实时显示温度&#xff1b; 3.按键设置温度上下限阈值&am…

Spring Boot 统一功能处理(二)

本篇主要介绍Spring Boot统一功能处理中的统一数据返回格式。 目录 一、定义统一的返回类 二、配置统一数据格式 三、测试配置效果 四、统一格式返回的优点 五、源码角度解析String问题 一、定义统一的返回类 在我们的接口在处理请求时&#xff0c;返回的结果可以说是参…

从零开始精通RTSP之请求与响应详解2

SETUP请求与响应 SETUP主要用于准备和初始化媒体流的传输&#xff0c;客户端通过SETUP与服务器协商为特定媒体流建立传输会话的详细参数&#xff0c;包括&#xff1a;传输协议&#xff08;TCP、UDP、TLS等&#xff09;、传输模式&#xff08;单播、组播&#xff09;、端口号、R…

【CAN】采样点介绍及测试方法

文章目录 1 什么是采样点2 为什么需要采样点3 采样点的计算公式4 VH6501测试原理和方法4.1 VH6501测试采样点原理4.2 VH6501测试方法 >>返回总目录<< 1 什么是采样点 采样点是节点判断信号逻辑电平的位置&#xff0c;是CAN控制器读取总线电平&#xff0c;并解释各…

【Git教程】(十二)工作流之项目设置 — 何时使用工作流,工作流的结构,项目设置概述、执行过程及其实现 ~

Git教程 工作流之项目设置 1️⃣ 何时使用工作流2️⃣ 工作流的结构3️⃣ 概述4️⃣ 使用要求5️⃣ 执行过程及其实现5.1 基于项目目录创建一个新的版本库5.2 以文件访问的方式共享版本库5.3 用 Git daemon 来共享版本库5.4 用 HTTP 协议来共享版本库5.5 用 SSH 协议来共享版…

C++ 递归与面向对象编程基础

C 递归 递归是一种使函数调用自身的技术。这种技术提供了一种将复杂问题分解为简单问题的方法&#xff0c;从而更容易解决问题。 递归可能有点难以理解。理解其工作原理的最佳方法是通过实验来尝试。 递归示例 将两个数字相加很容易做到&#xff0c;但将一系列数字相加就更…

MySQL二阶段和三阶段提交

在分布式系统中&#xff0c;事务管理是一个至关重要的方面。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统&#xff0c;提供了二阶段提交&#xff08;Two-Phase Commit&#xff0c;2PC&#xff09;和三阶段提交&#xff08;Three-Phase Commit&#xff0c;3PC&#xff09;等协议来支…

【论文阅读02】一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络

来源&#xff1a;海洋论坛▏一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络 当前不会的 一、背景&#xff1a; 水下图像增强方法包含有无水下成像模型的水下图像增强方法、基于水下成像模型的水下图像恢复方法、水下成像模型与深度学习相结合的方法以及完全采用深度学习的方…

基于Python的景区票务人脸识别系统(V2.0)

博主介绍&#xff1a;✌IT徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝15W、csdn博客专家、掘金/华为云//InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ &#x1f345;文末获取源码联系&#x1f345; &#x1f447;&#x1f3fb; 精彩专栏推荐订阅&#x1f447;&#x1f3…

数据结构速成--数据结构和算法

由于是速成专题&#xff0c;因此内容不会十分全面&#xff0c;只会涵盖考试重点&#xff0c;各学校课程要求不同 &#xff0c;大家可以按照考纲复习&#xff0c;不全面的内容&#xff0c;可以看一下小编主页数据结构初阶的内容&#xff0c;找到对应专题详细学习一下。 目录 一…

【Linux】磁盘阵列RAID技术

目录 一、RAID介绍 1.1 什么是RAID技术&#xff1f; 1.2 为什么要使用RAID技术&#xff1f; 二、RAID级别 2.1 常见的RAID级别 2.2 常见RAID介绍 三、RAID特性对比 一、RAID介绍 1.1 什么是RAID技术&#xff1f; 把多块独立的物理磁盘按不同的方式组合起来形成一个硬盘…

Java 判空工具方法大全

引入包 <dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-lang3</artifactId><version>3.12.0</version> </dependency>判断对象属性不为空 if (StringUtils.isNotBlank(params.getName())) {objectQ…

【ENSP】华为三层交换机配置AAA认证,开启telnet服务

配置步骤 1.给交换机配置ip地址&#xff0c;以便登陆 2.配置AAA&#xff0c;用户名&#xff0c;密码&#xff0c;服务类型&#xff0c;用户权限 3.配置接入设备的数量 4.开启telnet服务 LSW2交换机配置 u t m #关闭提示 sys …

基于单链表实现通讯管理系统!(有完整源码!)

​ 个人主页&#xff1a;秋风起&#xff0c;再归来~ 文章专栏&#xff1a;C语言实战项目 个人格言&#xff1a;悟已往之不谏&#xff0c;知来者犹可追 克心守己&#xff0c;律己则安&#xff01; 1、前言 友友们&#xff0c;这篇文章是基于单链…

Docker in Docker简介

一&#xff0c;Docker in Docker&#xff08;简称DinD&#xff09;是一种容器化技术&#xff0c;它指的是在一个Docker容器内部运行另一个Docker实例。这种技术可以在容器化的环境中进一步封装和复用Docker操作&#xff0c;为开发、测试和部署等环节提供便利。 具体来说&#…

使用Python模仿文件行为

在Python中&#xff0c;你可以通过文件操作函数&#xff08;如open()函数&#xff09;以及模拟输入输出流的库&#xff08;如io模块&#xff09;来模拟文件行为。下面是一些示例&#xff0c;展示了如何使用这些工具在Python中模拟文件行为。 1、问题背景 在编写一个脚本时&…