文章目录
- 一、二叉树的直径
- 思路:二叉树的深度优先搜索
- 具体代码如下:
- 二、二叉树的层序遍历
- 思路:借助队列实现
- 具体代码如下:
- 总结:
一、二叉树的直径
点我直达~
思路:二叉树的深度优先搜索
根据题目要求,求二叉树的直径,就是求二叉树的任意一个节点左右子树的最大深度,左右子树的最大深度的和就是所求的路径。
看下图理解:
对于节点2来说,其左子树的最大深度为2,说明一定有一条大小为2的路径直通左子树的叶子节点,其右子树的最大深度为2,说明一定有一条大小为2的路径直通右子树的叶子节点,这样从以节点2为根节点的树的任意一个叶子节点一定有一条大小为4的路径到达另一个叶子节点。
所以我们需要做的就是找到任意一个节点的左右子树的最大深度。
-
按照深度优先搜索的算法,我们首先持续遍历左子节点。如果节点为空,返回0
-
将左右子树都遍历后,比较左右子树的高度,再返回大的高度+1就是当前节点的高度。
-
注意:在这个过程,我们需要用一个全局变量
max
来更新每一次遍历某一个节点之后他的最长路径,也就是该节点的左右子树的高度之和。
具体代码如下:
class Solution {
public:
int MAX; //记录每一次遍历一个节点的左右子树后的最长路径
int depth(TreeNode* root)
{
if(root == nullptr)
return 0;
int l = depth(root->left);//递归左子树的最大深度
int r = depth(root->right);//递归右子树的最大深度
if(l+r > MAX)
MAX = l+r;
// 求出左右子树最大深度+1,就是到自己的深度
return max(l,r) +1 ;
}
int diameterOfBinaryTree(TreeNode* root)
{
MAX = 0;
depth(root);
return MAX ;
}
};
时间复杂度O(n),空间复杂度O(n):最坏情况下为链式结构;最好情况下为平衡二叉树:O(logN);
二、二叉树的层序遍历
点我直达~
思路:借助队列实现
-
二叉树的层序遍历,实际上就是广度优先搜索,从根往下从左到右逐一遍历每一层的节点。
-
所以我们需要借助一个队列
q1
,如果该根节点不为空,将该节点入队 -
然后计算队列中的元素数量,即为这一层的节点个数
-
先取出该队列的队头元素,然后将该节点的val值存入到顺序表
v1
中,如果该节点的左右子节点均不为空,则带动该节点的左右子节点入队,然后再将该节点出队,最后重新计算该队列的元素大小。 -
注意:每遍历完一层,就需要将
v1
加入到专门存储顺序表的顺序表v
之中。 -
不断重复上述过程,直到该树遍历完为止。
具体代码如下:
class Solution {
public:
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root)
{
vector<vector<int>> v;
queue <TreeNode*> q1;
//入队
if(!root)
return v;
q1.push(root);
while(!q1.empty())
{
//存进顺序表前先计算当前队列有多少个元素。
int size = q1.size();
vector <int> v1;
//存入顺序表
while(size--)
{
TreeNode* root = q1.front();
v1.push_back(root->val);
if(root->left)
q1.push(root->left);
if(root->right)
q1.push(root->right);
q1.pop();
}
//然后将v1存入v中并刷新
v.push_back(v1);
}
return v;
}
};
时间复杂度O(n),遍历完每一个节点;空间复杂度O(n),当二叉树退化到链式结构时,深度为n,系统维护的辅助栈就为n的大小;最好情况为平衡二叉树时,高度logN,空间复杂度O(logN)
总结:
通过写这道二叉树的直径,越发觉得递归是一个比较神奇且难以理解的东西,还有这个最长路径,我是看了不下5次的答案才看懂最长路径为什么等于一个节点的左右子树的深度和。
二叉树的层序遍历,需要借助队列实现,这个还是比较简单的,相对于官方标记层序遍历是中等题,个人更认为二叉树的直径这道题是中等题。