算法训练营day16

news2025/2/22 23:43:12
一、二叉树的最大深度
递归解法 + 后序遍历(DFS)
class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1;
    }
}

算法解析:

  1. 终止条件: 当 root 为空,说明已越过叶节点,因此返回 深度 0 。
  2. 递推工作: 本质上是对树做后序遍历。
    • 计算节点 root 的 左子树的深度 ,即调用 maxDepth(root.left)。
    • 计算节点 root 的 右子树的深度 ,即调用 maxDepth(root.right)。
  3. 返回值: 返回 此树的深度 ,即 max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1。
层序遍历
class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        List<TreeNode> queue = new LinkedList<>() {{ add(root); }}, tmp;
        int res = 0;
        while (!queue.isEmpty()) {
            tmp = new LinkedList<>();
            for(TreeNode node : queue) {
                if (node.left != null) tmp.add(node.left);
                if (node.right != null) tmp.add(node.right);
            }
            queue = tmp;
            res++;
        }
        return res;
    }
}
二、二叉树的最小深度

参考111. 二叉树的最小深度 - 力扣(LeetCode)

鄙人思路是使用层序遍历,找到第一个左右子树都为空的节点返回,但是对比了一下递归的代码,故还是决定将递归代码记录,

递归
class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
        if(root == null) return 0;
        //这道题递归条件里分为三种情况
        //1.左孩子和有孩子都为空的情况,说明到达了叶子节点,直接返回1即可
        if(root.left == null && root.right == null) return 1;
        //2.如果左孩子和由孩子其中一个为空,那么需要返回比较大的那个孩子的深度        
        int m1 = minDepth(root.left);
        int m2 = minDepth(root.right);
        //这里其中一个节点为空,说明m1和m2有一个必然为0,所以可以返回m1 + m2 + 1;
        if(root.left == null || root.right == null) return m1 + m2 + 1;
        
        //3.最后一种情况,也就是左右孩子都不为空,返回最小深度+1即可
        return Math.min(m1,m2) + 1; 
    }
}

三、完全二叉树的节点个数

参考222. 完全二叉树的节点个数 - 力扣(LeetCode)

完全二叉树的定义:它是一棵空树或者它的叶子节点只出在最后两层,若最后一层不满则叶子节点只在最左侧。

利用完全二叉树特点,最左侧最底层子树一定是该二叉树最深的节点 ->求出高度/深度

如果满二叉树的层数为h,则总节点数为:2^h - 1.
那么我们来对 root 节点的左右子树进行高度统计,分别记为 left 和 right,有以下两种结果:

left == right。这说明,左子树一定是满二叉树,因为节点已经填充到右子树了,左子树必定已经填满了。所以左子树的节点总数我们可以直接得到,是 2^left - 1,加上当前这个 root 节点,则正好是 2^left。再对右子树进行递归统计。
left != right。说明此时最后一层不满,但倒数第二层已经满了,可以直接得到右子树的节点个数。同理,右子树节点 +root 节点,总数为 2^right。再对左子树进行递归查找

class Solution {
    public int countNodes(TreeNode root) {
        if(root == null){
           return 0;
        } 
        int left = countLevel(root.left);
        int right = countLevel(root.right);
        if(left == right){      
            //Math.pow()方法返回的是double类型,所以要使用int()进行转化
                            // 1<<left == (int) Math.pow(2,left)
            return countNodes(root.right) + (1<<left);
        }else{
            return countNodes(root.left) + (1<<right);
        }
    }
    private int countLevel(TreeNode root){
        int level = 0;
        while(root != null){
            level++;
            root = root.left;
        }
        return level;
    }
}
四、小结

做了几道二叉树的题发现,对二叉树的逻辑部分处理,大部分都离不开,node,left,right;或者像对称树的案例,再多两个分支,然后进行重复判断(递归或者while循环)

对称树
在这里插入图片描述

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