题目描述(简单难度)
返回从根节点到叶子节点最小深度。
解法一 递归
和 104 题 有些像,当时是返回根节点到叶子节点的最大深度。记得当时的代码很简单。
public int maxDepth(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1;
}
这道题是不是只要把Math.max
,改成Math.min
就够了。
public int minDepth(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
return Math.min(minDepth(root.left), minDepth(root.right)) + 1;
}
粗略的想一下,似乎很完美,比如题目给的例子
3
/ \
9 20
/ \
15 7
根据代码走一遍,root.left
返回 1
,root.right
返回 2
,选较小的1
,加上 1
返回结果2
,完美符合结果。
但如果是下边的样子呢?
3
/ \
9 20
/ / \
8 15 7
区别在于有一个子树的拥有一个孩子,另一个孩子为空。
这样利用上边的算法,当考虑9
这个子树的时候,左孩子会返回1
,由于它的右孩子为null
,右孩子会返回0
,选较小的0
,加上 1
返回结果1
给上一层。
也就是最顶层的root.left
依旧得到了 1
,但明显是不对的,对于左子树,应该是从 9
到 8
,深度应该是 2
。
所以代码上需要修正这个算法,再想想题目要求是从根节点到叶节点,所以如果有一个子树的左孩子或者右孩子为null
了,那就意味着这个方向不可能到达叶子节点了,所以就不要再用Min
函数去判断了。
我对代码的修正如下:
public int minDepth(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
return minDepthHelper(root);
}
private int minDepthHelper(TreeNode root) {
//到达叶子节点就返回 1
if (root.left == null && root.right == null) {
return 1;
}
//左孩子为空,只考虑右孩子的方向
if (root.left == null) {
return minDepthHelper(root.right) + 1;
}
//右孩子为空,只考虑左孩子的方向
if (root.right == null) {
return minDepthHelper(root.left) + 1;
}
//既有左孩子又有右孩子,那么就选一个较小的
return Math.min(minDepthHelper(root.left), minDepthHelper(root.right)) + 1;
}
其实也是可以把两个函数合在一起的,参考这里。
public int minDepth(TreeNode root) {
if (root == null){
return 0;
}
// 左孩子为空,只考虑右孩子的方向
if (root.left == null) {
return minDepth(root.right) + 1;
}
// 右孩子为空,只考虑左孩子的方向
if (root.right == null) {
return minDepth(root.left) + 1;
}
return Math.min(minDepth(root.left),minDepth(root.right)) + 1;
}
此外,还有一个想法,觉得不错,大家可以看看,参考这里。
public int minDepth(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
if (root.left != null && root.right != null) {
return Math.min(minDepth(root.left), minDepth(root.right)) + 1;
} else {
return Math.max(minDepth(root.left), minDepth(root.right)) + 1;
}
}
当左孩子为空或者右孩子为空的时候,它就直接去选一个较大深度的,因为较小深度一定是为空的那个孩子,是我们不考虑的。
上边三个算法本质上其实是一样的,就是解决了一个孩子为空另一个不为空的问题,而对于104 题 没有出现这个问题,是因为我们选的是max
,所以不用在意是否有一个为空。
解法二 BFS
104 题 也提供了BFS
的方案,利用一个队列进行层次遍历,用一个 level
变量保存当前的深度,代码如下:
public int maxDepth(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
if (root == null)
return 0;
queue.offer(root);
int level = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
int levelNum = queue.size(); // 当前层元素的个数
for (int i = 0; i < levelNum; i++) {
TreeNode curNode = queue.poll();
if (curNode != null) {
if (curNode.left != null) {
queue.offer(curNode.left);
}
if (curNode.right != null) {
queue.offer(curNode.right);
}
}
}
level++;
}
return level;
}
对于这道题就比较容易修改了,只要在 for
循环中判断当前是不是叶子节点,如果是的话,返回当前的 level 就可以了。此外要把level
初始化改为1
,因为如果只有一个根节点,它就是叶子节点,而在代码中,level 是在 for
循环以后才++
的,如果被提前结束的话,此时应该返回1
。
public int minDepth(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
if (root == null)
return 0;
queue.offer(root);
/**********修改的地方*****************/
int level = 1;
/***********************************/
while (!queue.isEmpty()) {
int levelNum = queue.size(); // 当前层元素的个数
for (int i = 0; i < levelNum; i++) {
TreeNode curNode = queue.poll();
if (curNode != null) {
/**********修改的地方*****************/
if (curNode.left == null && curNode.right == null) {
return level;
}
/***********************************/
if (curNode.left != null) {
queue.offer(curNode.left);
}
if (curNode.right != null) {
queue.offer(curNode.right);
}
}
}
level++;
}
return level;
}
总
和 104 题 题对比着考虑的话,只要找到这道题的不同之处,代码就很好写了。
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