二叉树的最大深度
二叉树的最大深度
方法一：深度优先搜索
在计算当前二叉树的最大深度时，可以先递归计算出其左子树和右子树的最大深度，然后在 O(1) 时间内计算出当前二叉树的最大深度。递归在访问到空节点时退出。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
func maxDepth(root *TreeNode) int {
if root == nil {
return 0
}
return max(maxDepth(root.Left), maxDepth(root.Right)) + 1
}
func max(a, b int) int {
if a > b {
return a
}
return b
}
|
复杂度分析
时间复杂度：O(n)，其中 n 为二叉树节点的个数。每个节点在递归中只被遍历一次。
空间复杂度：O(height)，其中 height 表示二叉树的高度。递归函数需要栈空间，而栈空间取决于递归的深度，因此空间复杂度等价于二叉树的高度。
方法二：广度优先搜索
方法一的递归函数我们也可以用迭代的方式实现，两种方式是等价的，区别在于递归的时候隐式地维护了一个栈，而我们在迭代的时候需要显式地将这个栈模拟出来，其他都相同，具体实现可以看下面的代码。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
|
func maxDepth(root *TreeNode) int {
if root == nil {
return 0
}
queue := []*TreeNode{}
queue = append(queue, root)
ans := 0
for len(queue) > 0 {
sz := len(queue)
for sz > 0 {
node := queue[0]
queue = queue[1:]
if node.Left != nil {
queue = append(queue, node.Left)
}
if node.Right != nil {
queue = append(queue, node.Right)
}
sz--
}
ans++
}
return ans
}
|
复杂度同方法一