算法_二叉树_二叉树的最大深度
文章目录
- 二叉树的最大深度
- 1.两种解法
- 递归法--后序遍历
- 迭代法--层序遍历
- 2.总结
- 推荐题目
二叉树的最大深度
leetcode链接
1.两种解法
递归法–后序遍历
采用后序遍历，先处理左孩子，再处理右孩子，最后处理中间节点；对于中间节点的处理就是求中间节点的最大深度，怎么求呢？
就是先求出中间节点的左子树的深度，再求出右子树的深度，然后取他们的最大值然后+1（这个+1是因为中间节点也算一层）；
这样一看，是不是就发现需要做重复操作了。即想求中间节点的深度，就要求左子树深度，想求左子树深度，就要求左子树的左子树的深度（右子树同理）。这样一来我们就可以用后序遍历的逻辑（左右中）来写代码了。
递归出口就是，如果碰到了空节点，那么他的深度就是0。
代码如下：
def maxDepth(root):if not root:return 0# 使用后序遍历leftchild_depth = maxDepth(root.left) # 左rightchild_depth = maxDepth(root.right) # 右return max(leftchild_depth,rightchild_depth)+1 # 中
迭代法–层序遍历
看到这道题直观的想法就是，求深度的话那么我用层序遍历，定义一个变量，每到一层我就让这个变量+1，到最后这个变量的值就是深度了。那么我们要把这个变量+1的操作应该在层序遍历的什么位置呢，这里直接给出代码。
不清楚层序遍历的可以看我之前的文章：层序遍历
代码如下：
def maxDepth(root):queue = []depth = 0 # 定义depth变量if not root:return depth# 初始化先把root放入queue中queue.append(root)while queue:size = len(queue)depth += 1 # 每遍历完一层的节点就+1# 遍历该层的节点for i in range(size):node = queue.pop(0)if node.left:queue.append(node.left)if node.right:queue.append(node.right)return depth
2.总结
递归的时候要用到后序遍历的逻辑，不是凭空想象的。
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