算法-二叉树-简单-二叉树的最大和最小深度

news2024/11/13 10:20:39

记录一下算法题的学习7

二叉树的最大深度

题目: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。

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

示例分析:

这里根节点为3,叶子节点是什么呢?---->是指没有子节点的节点,记录从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数,那么就是3-20-15,或者3-20-7,一共是3个节点数

怎么体现呢?

深度优先搜索代码展示:

class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
      //首先输入根节点为空的情况下,二叉树就不存在  
      if(root==null){
          return 0;
      }
      //判断输入根节点不为空,存在二叉树
      else{
          int leftDepth=maxDepth(root.left); //得到根节点root左子树的最长路径上的节点数
          int rightDepth=maxDepth(root.right);//得到根节点root右子树的最长路径上的节点数
          return Math.max(leftDepth,rightDepth)+1;//由题目可知,还需加上代表根节点的节点数1
      }
    }
}

广度优先搜索代码展示:

这里进行回忆记录Queue?

  • Queue是java中实现队列的接口,它总共有6个方法,我们一般只用其中3个就可以了。
  • Queue的实现类有LinkedList和PriorityQueue。最常用的实现类是LinkedList。

方法

作用区别

add()

压入元素(添加)相同:未超出容量,从队尾压入元素,返回压入的那个元素。
区别:在超出容量时,add()方法会对抛出异常,offer()返回false
offer()压入元素(添加)
remove()弹出元素(删除)相同:容量大于0的时候,删除并返回队头被删除的那个元素。
区别:在容量为0的时候,remove()会抛出异常,poll()返回false
poll()弹出元素(删除)
element()获取对头元素相同:容量大于0的时候,都返回队头元素。但是不删除。
区别:容量为0的时候,element()会抛出异常,peek()返回null。
peek()获取对头元素
class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
      //首先输入根节点为空的情况下,二叉树就不存在  
      if(root==null){
          return 0;
      }
      Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<>();//初始化队列queue
      queue.offer(root);//将根节点加入队列中
      int result=0;//初始化结果
      while(!queue.isEmpty()){ //队列不为空的情况,即刚才加入的根节点!=null
          int size=queue.size();//取出当前队列的长度
          while(size-->0){//取出相同数量的节点数进行遍历
              TreeNode node=queue.poll();
              if(node.left!=null){
                  queue.offer(node.left);
              }
              if(node.right!=null){
                  queue.offer(node.right);
              }
          }
          result++; 
      }
      return result;
    }
}

二叉树的最小深度

题目: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。

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出:2
输入:root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6]
输出:5

示例分析:

如果我们直接将二叉树的最大深度的代码,直接拿来用,就会报错,因为我们忽略了还有一种情况(左孩子和右孩子有一个为空的情况,但不确定是哪一个,我们返回leftDepth+rightDepth+1)在求二叉树的最小深度中。

 深度优先搜索代码展示:

class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
      //首先输入根节点为空的情况下,二叉树就不存在  
      if(root==null){
          return 0;
      }
      //1.左孩子和右孩子都为空的情况,说明到达了叶子节点,直接返回1
      if(root.left == null && root.right == null){
          return 1;
      }
      int leftDepth=minDepth(root.left); //得到根节点root左子树的最短路径上的节点数
      int rightDepth=minDepth(root.right);//得到根节点root右子树的最短路径上的节点数
      //2.左孩子和右孩子有一个为空的情况,但不确定是哪一个,我们返回leftLength+rightLength+1
      if(root.left == null || root.right == null){
          return leftDepth+rightDepth+1;
      //3 左孩子和右孩子都不为空的情况,那就比较出两者之间更小的值,然后再加一,得到最小深度
      }else{
          return Math.min(leftDepth,rightDepth)+1;//由题目可知,还需加上代表根节点的节点数1
      } 
    }
}

广度优先搜素代码展示:

class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
      //首先输入根节点为空的情况下,二叉树就不存在  
      if(root==null){
          return 0;
      }
      Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
      queue.offer(root);
      int result=1;
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size=queue.size();
            for(int i=0;i<size;i++){
            TreeNode node =queue.poll();
            if (node.left == null && node.right == null) {
                return result;
            }
            if (node.left != null) {
                queue.offer(node.left);
            }
            if (node.right != null) {
                queue.offer(node.right);
            }
         }
        result++;
    }
     return result;
  }
}

注意这里必须这样写

不能直接写成for(int i=0;i<queue.size();i++),因为queue.size()一直在变化,加入一个就变化一次,无法完成每次循环遍历每层内容,但是可以写成for(int i=queue.size()-1;i>=0;i--)。

 

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.coloradmin.cn/o/1229823.html

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,一经查实,立即删除!

相关文章

计算机毕业设计选题推荐-家庭理财微信小程序/安卓APP-项目实战

✨作者主页&#xff1a;IT研究室✨ 个人简介&#xff1a;曾从事计算机专业培训教学&#xff0c;擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python…

如何进行手动脱壳

脱壳的目的就是找到被隐藏起来的OEP&#xff08;入口点&#xff09; 这里我一共总结了三种方法&#xff0c;都是些自己的理解希望对你们有用 单步跟踪法 一个程序加了壳后&#xff0c;我们需要找到真正的OEP入口点&#xff0c;先运行&#xff0c;找到假的OEP入口点后&#x…

Java零基础-Maven项目构建(最详细)

【Maven】 1.当前开发中存在的问题 1.1. 一个项目就是一个工程 如果项目非常庞大,就不适合继续使用package划分模块.最好是每一个模块对应一个项目,利于分工协作,也利于项目针对性能化的部署. 1.2. 项目中需要的jar包必须拷贝 项目中的jar包需要手动"复制" "粘…

定时关机软件哪个好?定时关机软件大盘点

在生活和工作中&#xff0c;我们可以使用定时关机软件来定时关闭电脑&#xff0c;以实现对电脑的控制。那么&#xff0c;定时关机软件哪个好呢&#xff1f;下面我们就来了解一下。 定时关机软件的作用 定时关机软件可以帮助用户在预设的时间自动关闭电脑。这对于那些需要在特…

基于Docker的安装和配置Canal

基本介绍 Canal介绍&#xff1a;Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析&#xff0c;提供增量数据订阅&消费的中间件&#xff08;数据库同步需要阿里的 Otter 中间件&#xff0c;基于 Canal&#xff09;。 Canal背景&#xff1a;阿里巴巴 B2B 公司&#xff0c;因为…

buildadmin+tp8表格操作(7.1)表格的事件监听(el-table中的事件)

因为buildAdmin是封装的 el-table的组件&#xff0c;所以el-table中的事件&#xff0c; 也是可以使用的&#xff0c; 两者有几个事件是有共同的&#xff08;比如 双击事件&#xff09;&#xff0c; 这时可以根据自己的需要自行选择 以下代码是 buildadmin 使用 el-table中的事…

光伏拉晶厂RFID智能化生产工序管理

一、项目背景 随着全球能源短缺和气候变暖的挑战日益突显&#xff0c;清洁能源已成为国内能源发展的主要目标之一&#xff0c;作为清洁能源的重要组成部分&#xff0c;光伏行业在过去几十年中取得了巨大的发展&#xff0c;成为我国的战略性新兴产业之一。在智能制造的大环境下…

mybatis使用foreach标签实现union集合操作

最近遇到一个场景就是Java开发中&#xff0c;需要循环多个表名&#xff0c;然后用同样的查询操作分别查表&#xff0c;最终得到N个表中查询的结果集合。在查询内容不一致时Java中跨表查询常用的是遍历表名集合循环查库&#xff0c;比较耗费资源&#xff0c;效率较低。在查询内容…

cadence layout lvs时出现error

Error&#xff1a;Schematic export failed or was cancelled.Please consult the transcript in the viewer window. 解决办法同下&#xff1a; cadence layout lvs时出现error-CSDN博客

BetterDisplay Pro for Mac(显示器校准软件)

BetterDisplay Pro是一款由waydabber开发的Mac平台上的显示器校准软件&#xff0c;可以帮助用户调整显示器的颜色和亮度&#xff0c;以获得更加真实、清晰和舒适的视觉体验。 以下是BetterDisplay Pro的主要特点&#xff1a; - 显示器校准&#xff1a;可以根据不同的需求和环境…

requests解决HAR支持问题:引入第三方库提升开发效率

关于HAR支持的问题已关闭。HAR&#xff08;HTTP Archive&#xff09;是一种用于存储HTTP请求和响应的标准格式&#xff0c;广泛应用于网络调试和性能优化中。然而&#xff0c;HAR支持的缺失可能会给开发者带来不便&#xff0c;影响其工作效率。 解决方案 为了解决这个问题&…

【2023云栖】大模型驱动DataWorks数据开发治理平台智能化升级

随着大模型掀起AI技术革新浪潮&#xff0c;大数据也进入了与AI深度结合的创新时期。2023年云栖大会上&#xff0c;阿里云DataWorks产品负责人田奇铣发布了DataWorks Copilot、DataWorks AI增强分析、DataWorks湖仓融合数据管理等众多新产品能力&#xff0c;让DataWorks这款已经…

GaussDB SQL基础语法示例-GOTO语句

目录 一、前言 二、在GaussDB数据库中的概念及语法 1、基本概念 2、语法 三、在GaussDB数据库中的基础示例和限制场景说明 1、基础示例 2、限制场景说明 四、小结 一、前言 SQL是用于访问和处理数据库的标准计算机语言。GaussDB支持SQL标准&#xff08;默认支持SQL2、…

2023年第十三届中国国际储能大会(CIES2023)-核心PPT资料下载

一、峰会简介 本届大会以“推动新型能源体系建设&#xff0c;促进储能产业高质量发展”为主题&#xff0c;为进一步积极探索储能领域新技术、新业态、新模式&#xff0c;推进储能产业上下游供应链深度合作&#xff0c;推动新型储能与新型电力系统协同创新&#xff0c;搭建储能…

(六)、基于 LangChain 实现大模型应用程序开发 | 基于知识库的个性化问答 (文档分割 Splitting)

在上一章中&#xff0c;我们刚刚讨论了如何将文档加载到标准格式中&#xff0c;现在我们要谈论如何将它们分割成较小的块。这听起来可能很简单&#xff0c;但其中有很多微妙之处会对后续工作产生重要影响。 文章目录 1、为什么要做文档分割&#xff1f;2、文档分割方式3、基于…

【OpenCV】仿射变换中cv2.estimateAffine2D 的原理

目录 一、介绍 二、仿射变换矩阵 (M) 1.M中六个元素的说明 2.计算旋转角度 3.M的计算过程 三、输出状态 (inliers) 四、错切参数 1.错切参数的定义 2.错切参数例子 &#xff08;1&#xff09;水平错切 &#xff08;2&#xff09;垂直错切 一、介绍 cv2.estimateAffi…

开源vs闭源大模型如何塑造技术的未来?开源模型的优劣势未来发展方向

开源vs闭源大模型如何塑造技术的未来&#xff1f;开源模型的优劣势&未来发展方向 写在最前面一、开源与闭源&#xff1a;定义与历史背景开源和闭源的定义开源大模型&#xff1a;社区驱动的创新 二、开源和闭源的优劣势比较开源大模型&#xff08;瓶颈&#xff09;数据&…

windows中运行项目中.sh和kaggle安装与配置

在git bash中运行 命令如下&#xff1a; bash download_data.sh 或者 ./download_data.sh如果使用kaggle的数据集&#xff0c;会要求输入用户名和API。 API在这个文件里面&#xff0c;复制过来即可。 安装kaggle pip install kaggle去kaggle官网&#xff0c;点击这里&…

MES集成 | 集成标准不统一?看得帆云iPaaS怎么应对

得帆信息结合自身丰富实施经验及众多实践案例&#xff0c;编写了《得帆云 AIGC低代码PaaS平台系列白皮书——MES集成应用》&#xff0c;希望能为正在使用MES产品的企业数字化转型领导者和IT人员带来一些帮助。 MES是众多大型生产制造型企业在做生产执行管理时会实施的一套系统。…

监控电脑的软件叫什么丨科普小知识

监控电脑的软件叫电脑监控软件。 电脑监控软件是一种可以监控电脑使用情况的软件&#xff0c;通常具有记录屏幕活动、网站访问、聊天记录等功能。 应用场景 1、企业内部管理&#xff1a;企业管理者可以通过监控电脑软件来监视员工的工作活动&#xff0c;以确保员工遵守公司政…