长安东莞网站设计/会计培训班的费用是多少

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。