作者:江不知
题解项目:LeetCode Notebook
编程拯救世界(ID: CodeWarrior_):专注于编程基础与服务端研发。
题目描述
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 。
解题思路
题目要求求出二叉树的最大深度,我们知道,每个节点的深度与它左右子树的深度有关,且等于其左右子树最大深度值加上 1,可以写作:
maxDepth(root) = max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1
以 [3,9,20,null,null,15,7]
为例,根节点 3
的深度取决于它左右子树的深度:
因其左右子树深度尚不可知,我们需要对其一一求解。
先来看左子树,即以 4
为根节点的子树,因为它没有左右子节点,所以深度为 1:
再来看以 20
为根节点的右子树,同理,它的深度也取决于左右子树的深度:
它的左子节点 15
与右子节点 7
的情况与上述节点 4
相同,左右子节点均为空,所以这两个节点的深度也是 1。由此我们可以得出节点 20
的深度为 2,推导过程如下:
max(左子树最大深度, 右子树最大深度) + 1
=
max(1, 1) + 1
=
1 + 1
=
2
这样一来,我们知道了所有子节点的深度,各节点深度如下:
由此可得根节点 3 的深度为:
max(左子树最大深度, 右子树最大深度) + 1
=
max(1, 2) + 1
=
2 + 1
=
3
上述推导过程整体如下:
maxDepth(3-root)
=
max(maxDepth(4-sub), maxDepth(20-sub)) + 1
=
max(1, max(maxDepth(15-sub), maxDepth(7-sub)) + 1) + 1
=
max(1, maxDepth(1, 1) + 1) + 1
=
max(1, 2) + 1
=
2 + 1
=
3
在推导过程中我们看到 maxDepth()
函数频繁出现,即我们在频繁地求取某节点的最大深度。由此可见,「求节点的最大深度」是该题的子问题,该题最直观的解答方式是用递归求解。
递归设计
在递归算法中,递归函数的设计非常重要,首先我们要先明确该函数的作用,然后再确定何时结束与何时调用该函数。
明确函数作用
该函数的作用用一句话概括就是:计算节点的最大深度。
- 函数输入:确定的节点
- 函数输出:该节点的最大深度
何时结束
当输入的节点为空节点时,我们无需继续计算其子树的深度,此时可以直接结束递归函数,并返回空节点的深度为 0。
何时调用
当输入节点为非空节点时,该节点的深度取决于其左右子树的深度,即:
maxDepth(root) = max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1
此时需要进行函数的递归调用。
具体实现
Python
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def maxDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if root is None:
return 0
return max(self.maxDepth(root.left), self.maxDepth(root.right)) + 1
Golang
/**
* Definition for a binary tree node.
* type TreeNode struct {
* Val int
* Left *TreeNode
* Right *TreeNode
* }
*/
func maxDepth(root *TreeNode) int {
if root == nil {
return 0
}
return max(maxDepth(root.Left), maxDepth(root.Right)) + 1
}
func max(a int, b int) int {
if a > b {
return a
}
return b
}
复杂度
假设节点的数量为 n。
时间复杂度
因为每个节点都需要被访问一次,因此时间复杂度为 O(n)
。
空间复杂度
考虑到递归使用调用栈(call stack)的情况。
- 最坏情况:树完全不平衡。例如每个节点都只有右节点,此时将递归 n 次,需要保持调用栈的存储为
O(n)
- 最好情况:树完全平衡。即树的高度为
log(n)
,此时空间复杂度为O(log(n))
总结一下
与树相关的题目常用递归来解,对于递归而言,我们需要明确:
- 递归函数的用途
- 递归函数的结束条件
- 递归函数自身调用的时机
除此之外,在计算空间复杂度时,我们也要考虑到递归时调用栈的情况。
当然了,这道题还可以用迭代法来做,由于篇幅有限,就不在本篇叙述了。大家可以想想要怎么用迭代法解答本题,我们下次再来细说~