给定一个二叉树,在树的最后一行找到最左边的值。
示例 1:
示例 2:
思路:
深度最大的叶子结点一定是最后一行。
优先左边搜索,记录深度最大的叶子节点,此时就是树的最后一行最左边的值
代码:
class Solution:
def findBottomLeftValue(self, root: TreeNode) -> int:
# 初始化最大深度为负无穷,表示尚未找到任何节点
self.max_depth = float('-inf')
# 初始化结果为None
self.result = None
# 调用遍历函数,从根节点开始,初始深度为0
self.traversal(root, 0)
# 返回最终结果,即最底层最左边的节点值
return self.result
def traversal(self, node, depth):
# 如果节点为空,直接返回
if not node:
return
# 如果当前节点是叶子节点(没有左子节点和右子节点)
if not node.left and not node.right:
# 如果当前深度大于最大深度,更新最大深度和结果
if depth > self.max_depth:
self.max_depth = depth
self.result = node.val
return
# 先遍历左子树,并将深度加1
if node.left:
self.traversal(node.left, depth + 1)
# 再遍历右子树,并将深度加1
if node.right:
self.traversal(node.right, depth + 1)
以下为详细逐步讲解:
1. 类和方法定义
class Solution:
def findBottomLeftValue(self, root: TreeNode) -> int:
定义一个名为 Solution
的类,其中包含一个方法 findBottomLeftValue
。该方法接受一个二叉树的根节点 root
作为参数,并返回树中最底层最左边的节点的值。
2. 初始化变量
self.max_depth = float('-inf')
self.result = None
初始化 max_depth
为负无穷大,以便后续比较时任何节点的深度都会大于这个初始值。result
初始化为 None
,用于存储最底层最左边节点的值。
3. 调用遍历函数
self.traversal(root, 0)
return self.result
调用 traversal
方法,从根节点开始遍历,初始深度为0。遍历完成后,返回 result
。
4. 定义遍历函数
def traversal(self, node, depth):
定义一个辅助函数 traversal
,用于递归遍历二叉树。该函数接受一个节点 node
和当前深度 depth
作为参数。
5. 节点为空的情况
if not node:
return
如果当前节点为空,直接返回。
6. 叶子节点处理
if not node.left and not node.right:
if depth > self.max_depth:
self.max_depth = depth
self.result = node.val
return
如果当前节点是叶子节点(即没有左子节点和右子节点),检查当前深度是否大于最大深度。如果是,更新 max_depth
和 result
。然后返回,因为叶子节点没有子节点,遍历到此结束。
7. 遍历左子树
if node.left:
self.traversal(node.left, depth + 1)
如果存在左子节点,递归遍历左子树,并将深度加1
8. 遍历右子树
if node.right:
self.traversal(node.right, depth + 1)
如果存在右子节点,递归遍历右子树,并将深度加1
这段代码通过深度优先搜索(DFS)的方法遍历二叉树,并在遍历过程中记录最底层最左边节点的值。