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看完本篇可以一起做了如下两道题目: * 104.二叉树的最大深度 * 559.n叉树的最大深度 # 104.二叉树的最大深度 [力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/) 给定一个二叉树,找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], ![104. 二叉树的最大深度](https://img-blog.csdnimg.cn/20210203153031914.png) 返回它的最大深度 3 。 ## 递归法 本题可以使用前序(中左右),也可以使用后序遍历(左右中),使用前序求的就是深度,使用后序求的是高度。 **而根节点的高度就是二叉树的最大深度**,所以本题中我们通过后序求的根节点高度来求的二叉树最大深度。 这一点其实是很多同学没有想清楚的,很多题解同样没有讲清楚。 我先用后序遍历(左右中)来计算树的高度。 1. 确定递归函数的参数和返回值:参数就是传入树的根节点,返回就返回这棵树的深度,所以返回值为int类型。 代码如下: ```CPP int getdepth(treenode* node) ``` 2. 确定终止条件:如果为空节点的话,就返回0,表示高度为0。 代码如下: ```CPP if (node == null) return 0; ``` 3. 确定单层递归的逻辑:先求它的左子树的深度,再求的右子树的深度,最后取左右深度最大的数值 再+1 (加1是因为算上当前中间节点)就是目前节点为根节点的树的深度。 代码如下: ```CPP int leftdepth = getdepth(node->left); // 左 int rightdepth = getdepth(node->right); // 右 int depth = 1 + max(leftdepth, rightdepth); // 中 return depth; ``` 所以整体c++代码如下: ```CPP class solution { public: int getdepth(treenode* node) { if (node == null) return 0; int leftdepth = getdepth(node->left); // 左 int rightdepth = getdepth(node->right); // 右 int depth = 1 + max(leftdepth, rightdepth); // 中 return depth; } int maxdepth(treenode* root) { return getdepth(root); } }; ``` 代码精简之后c++代码如下: ```CPP class solution { public: int maxdepth(treenode* root) { if (root == null) return 0; return 1 + max(maxdepth(root->left), maxdepth(root->right)); } }; ``` **精简之后的代码根本看不出是哪种遍历方式,也看不出递归三部曲的步骤,所以如果对二叉树的操作还不熟练,尽量不要直接照着精简代码来学。** 本题当然也可以使用前序,代码如下:(**充分表现出求深度回溯的过程**) ```CPP class solution { public: int result; void getdepth(treenode* node, int depth) { result = depth > result ? depth : result; // 中 if (node->left == null && node->right == null) return ; if (node->left) { // 左 depth++; // 深度+1 getdepth(node->left, depth); depth--; // 回溯,深度-1 } if (node->right) { // 右 depth++; // 深度+1 getdepth(node->right, depth); depth--; // 回溯,深度-1 } return ; } int maxdepth(treenode* root) { result = 0; if (root == NULL) return result; getdepth(root, 1); return result; } }; ``` **可以看出使用了前序(中左右)的遍历顺序,这才是真正求深度的逻辑!** 注意以上代码是为了把细节体现出来,简化一下代码如下: ```CPP class solution { public: int result; void getdepth(treenode* node, int depth) { result = depth > result ? depth : result; // 中 if (node->left == null && node->right == null) return ; if (node->left) { // 左 getdepth(node->left, depth + 1); } if (node->right) { // 右 getdepth(node->right, depth + 1); } return ; } int maxdepth(treenode* root) { result = 0; if (root == 0) return result; getdepth(root, 1); return result; } }; ``` ## 迭代法 使用迭代法的话,使用层序遍历是最为合适的,因为最大的深度就是二叉树的层数,和层序遍历的方式极其吻合。 在二叉树中,一层一层的来遍历二叉树,记录一下遍历的层数就是二叉树的深度,如图所示: ![层序遍历](https://img-blog.csdnimg.cn/20200810193056585.png) 所以这道题的迭代法就是一道模板题,可以使用二叉树层序遍历的模板来解决的。 如果对层序遍历还不清楚的话,可以看这篇:[二叉树:层序遍历登场!](https://programmercarl.com/0102.二叉树的层序遍历.html) c++代码如下: ```CPP class solution { public: int maxdepth(treenode* root) { if (root == null) return 0; int depth = 0; queue que; que.push(root); while(!que.empty()) { int size = que.size(); depth++; // 记录深度 for (int i = 0; i < size; i++) { treenode* node = que.front(); que.pop(); if (node->left) que.push(node->left); if (node->right) que.push(node->right); } } return depth; } }; ``` 那么我们可以顺便解决一下n叉树的最大深度问题 # 559.n叉树的最大深度 [力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-n-ary-tree/) 给定一个 n 叉树,找到其最大深度。 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总数。 例如,给定一个 3叉树 : ![559.n叉树的最大深度](https://img-blog.csdnimg.cn/2021020315313214.png) 我们应返回其最大深度,3。 思路: 依然可以提供递归法和迭代法,来解决这个问题,思路是和二叉树思路一样的,直接给出代码如下: ## 递归法 c++代码: ```CPP class solution { public: int maxdepth(node* root) { if (root == 0) return 0; int depth = 0; for (int i = 0; i < root->children.size(); i++) { depth = max (depth, maxdepth(root->children[i])); } return depth + 1; } }; ``` ## 迭代法 依然是层序遍历,代码如下: ```CPP class solution { public: int maxdepth(node* root) { queue que; if (root != null) que.push(root); int depth = 0; while (!que.empty()) { int size = que.size(); depth++; // 记录深度 for (int i = 0; i < size; i++) { node* node = que.front(); que.pop(); for (int j = 0; j < node->children.size(); j++) { if (node->children[j]) que.push(node->children[j]); } } } return depth; } }; ``` # 其他语言版本 ## java ### 104.二叉树的最大深度 ```java class solution { /** * 递归法 */ public int maxdepth(treenode root) { if (root == null) { return 0; } int leftdepth = maxdepth(root.left); int rightdepth = maxdepth(root.right); return math.max(leftdepth, rightdepth) + 1; } } ``` ```java class solution { /** * 迭代法,使用层序遍历 */ public int maxdepth(treenode root) { if(root == null) { return 0; } deque deque = new linkedlist<>(); deque.offer(root); int depth = 0; while (!deque.isempty()) { int size = deque.size(); depth++; for (int i = 0; i < size; i++) { treenode poll = deque.poll(); if (poll.left != null) { deque.offer(poll.left); } if (poll.right != null) { deque.offer(poll.right); } } } return depth; } } ``` ### 559.n叉树的最大深度 ```java class Solution { /*递归法,后序遍历求root节点的高度*/ public int maxDepth(Node root) { if (root == null) return 0; int depth = 0; if (root.children != null){ for (Node child : root.children){ depth = Math.max(depth, maxDepth(child)); } } return depth + 1; //中节点 } } ``` ```java class solution { /** * 迭代法,使用层序遍历 */ public int maxDepth(Node root) { if (root == null) return 0; int depth = 0; Queue que = new LinkedList<>(); que.offer(root); while (!que.isEmpty()) { depth ++; int len = que.size(); while (len > 0) { Node node = que.poll(); for (int i = 0; i < node.children.size(); i++) if (node.children.get(i) != null) que.offer(node.children.get(i)); len--; } } return depth; } } ``` ## python ### 104.二叉树的最大深度 递归法: ```python class solution: def maxdepth(self, root: treenode) -> int: return self.getdepth(root) def getdepth(self, node): if not node: return 0 leftdepth = self.getdepth(node.left) #左 rightdepth = self.getdepth(node.right) #右 depth = 1 + max(leftdepth, rightdepth) #中 return depth ``` 递归法:精简代码 ```python class solution: def maxdepth(self, root: treenode) -> int: if not root: return 0 return 1 + max(self.maxdepth(root.left), self.maxdepth(root.right)) ``` 迭代法: ```python import collections class solution: def maxdepth(self, root: treenode) -> int: if not root: return 0 depth = 0 #记录深度 queue = collections.deque() queue.append(root) while queue: size = len(queue) depth += 1 for i in range(size): node = queue.popleft() if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) return depth ``` ### 559.n叉树的最大深度 递归法: ```python class solution: def maxdepth(self, root: 'node') -> int: if not root: return 0 depth = 0 for i in range(len(root.children)): depth = max(depth, self.maxdepth(root.children[i])) return depth + 1 ``` 迭代法: ```python import collections class solution: def maxdepth(self, root: 'node') -> int: queue = collections.deque() if root: queue.append(root) depth = 0 #记录深度 while queue: size = len(queue) depth += 1 for i in range(size): node = queue.popleft() for j in range(len(node.children)): if node.children[j]: queue.append(node.children[j]) return depth ``` 使用栈来模拟后序遍历依然可以 ```python class solution: def maxdepth(self, root: 'node') -> int: st = [] if root: st.append(root) depth = 0 result = 0 while st: node = st.pop() if node != none: st.append(node) #中 st.append(none) depth += 1 for i in range(len(node.children)): #处理孩子 if node.children[i]: st.append(node.children[i]) else: node = st.pop() depth -= 1 result = max(result, depth) return result ``` ## go ```go /** * definition for a binary tree node. * type treenode struct { * val int * left *treenode * right *treenode * } */ func max (a, b int) int { if a > b { return a; } return b; } // 递归 func maxdepth(root *treenode) int { if root == nil { return 0; } return max(maxdepth(root.left), maxdepth(root.right)) + 1; } // 遍历 func maxdepth(root *treenode) int { levl := 0; queue := make([]*treenode, 0); if root != nil { queue = append(queue, root); } for l := len(queue); l > 0; { for ;l > 0;l-- { node := queue[0]; if node.left != nil { queue = append(queue, node.left); } if node.right != nil { queue = append(queue, node.right); } queue = queue[1:]; } levl++; l = len(queue); } return levl; } ``` ## javascript ```javascript var maxdepth = function(root) { if (!root) return root return 1 + math.max(maxdepth(root.left), maxdepth(root.right)) }; ``` 二叉树最大深度递归遍历 ```javascript var maxdepth = function(root) { //使用递归的方法 递归三部曲 //1. 确定递归函数的参数和返回值 const getdepth=function(node){ //2. 确定终止条件 if(node===null){ return 0; } //3. 确定单层逻辑 let leftdepth=getdepth(node.left); let rightdepth=getdepth(node.right); let depth=1+math.max(leftdepth,rightdepth); return depth; } return getdepth(root); }; ``` 二叉树最大深度层级遍历 ```javascript var maxDepth = function(root) { if(!root) return 0 let count = 0 const queue = [root] while(queue.length) { let size = queue.length /* 层数+1 */ count++ while(size--) { let node = queue.shift(); node.left && queue.push(node.left); node.right && queue.push(node.right); } } return count }; ``` N叉树的最大深度 递归写法 ```js var maxDepth = function(root) { if(!root) return 0 let depth = 0 for(let node of root.children) { depth = Math.max(depth, maxDepth(node)) } return depth + 1 } ``` N叉树的最大深度 层序遍历 ```js var maxDepth = function(root) { if(!root) return 0 let count = 0 let queue = [root] while(queue.length) { let size = queue.length count++ while(size--) { let node = queue.shift() node && (queue = [...queue, ...node.children]) } } return count }; ``` -----------------------