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解法#xff1a;
官方解答#xff1a;
方法一#xff1a;深度优先搜索
方法二#xff1a;广度优先搜索
思路与算法
复杂度分析
时间复杂度#xff1a;
空间复杂度#xff1a; 给定一个二叉树 root #xff0c;返回其最大深度。
二叉树的 最大深度 是指从根…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;}QueueTreeNode queue new LinkedListTreeNode();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。
