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],
3
/ \
9 20
/ \
15 7
返回它的最大深度 3 。
方法一:递归
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null){
return 0;
}else{
int leftDepth = maxDepth(root.left);
int rightDepth = maxDepth(root.right);
return Math.max(leftDepth, rightDepth) + 1;
}
}
}
复杂度分析
-
时间复杂度:
我们每个结点只访问一次,因此时间复杂度为 , 其中 n 是结点的数量。 -
空间复杂度:
在最糟糕的情况下,树是完全不平衡的,例如每个结点只剩下左子结点,递归将会被调用 n 次(树的高度),因此保持调用栈的存储将是 。但在最好的情况下(树是完全平衡的),树的高度将是 。因此,在这种情况下的空间复杂度将是 。
方法二:迭代
我们还可以在栈的帮助下将上面的递归转换为迭代。
我们的想法是使用 DFS 策略访问每个结点,同时在每次访问时更新最大深度。
所以我们从包含根结点且相应深度为 1 的栈开始。然后我们继续迭代:将当前结点弹出栈并推入子结点。每一步都会更新深度。
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
Queue<Pair<TreeNode, Integer>> stack = new LinkedList<>();
if (root != null) {
stack.add(new Pair(root, 1));
}
int depth = 0;
while (!stack.isEmpty()) {
Pair<TreeNode, Integer> current = stack.poll();
root = current.getKey();
int current_depth = current.getValue();
if (root != null) {
depth = Math.max(depth, current_depth);
stack.add(new Pair(root.left, current_depth + 1));
stack.add(new Pair(root.right, current_depth + 1));
}
}
return depth;
}
};
复杂度分析
-
时间复杂度:
-
空间复杂度:
补充知识:二叉树的 深度 和 高度 概念不同,深度是指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数,而高度是指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数。
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