一、最大深度
1.二叉树的最大深度 leetcode104
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], 3 / 9 20 / 15 7 返回它的最大深度 3
思路1:深度优先搜索(递归)
终止条件:如果二叉树为空,则深度为0;
递归体:如果不为空,分别求左子树的深度和右子树的深度,取最大的再加1
def maxDepth(root): """ :type root: TreeNode :rtype: int """ if root == None: return 0 leftDepth = maxDepth(root.left) + 1 rightDepth = maxDepth(root.right) + 1 return leftDepth if leftDepth > rightDepth else rightDepth
思路2:把树看做是图,用dfs求最长长度的路径
from collections import defaultdict def maxDepth2(nodes): #输入:nodes [3,9,20,null,null,15,7] #由节点列表构造图的邻接表 def define_graph(arr): neig_dict = defaultdict(list) for i in range(len(arr)): if arr[i] != None: if (2*i+1) <= len(arr)-1 and arr[2*i+1]:#如果左节点存在 neig_dict[arr[i]].append(arr[2*i+1]) if (2*i+2) <= len(arr)-1 and arr[2*i+2]:#如果右节点存在 neig_dict[arr[i]].append(arr[2*i+2]) if (i-1)//2 >= 0 and arr[(i-1)//2]:#左子树的父节点 neig_dict[arr[i]].append(arr[(i-1)//2]) elif (i-2)//2 >= 0 and arr[(i-2)//2]:#右子树的父节点 neig_dict[arr[i]].append(arr[(i-2)//2]) return neig_dict #遍历邻接表,返回一次遍历的长度 def dfs(nei_dict,i,visit): for j in nei_dict[i]: if j not in visit: visit.add(j) dfs(neig_dict,j,visit) return len(visit) neig_dict = define_graph(nodes) init_node = nodes[0]#图的起始点 visit = set() visit.add(init_node) max_len = 0 for i in neig_dict[init_node]:#遍历初始点的所有邻接点 visit.add(i) max_len = max(dfs(neig_dict,i,visit),max_len) print('visit',visit) visit = set()#每遍历完一条路径之后,都要重新定义visit visit.add(init_node) return max_len # res = maxDepth2([3,9,20,None,None,15,7]) # print("最大深度",res)
思路3:层次遍历,计算有多少层,即为树的深度
def maxDepth_leverOrder(arr,arr_level): def levelOrder(arr,i,arr_lever):#i是当前节点是index #先序遍历树的每一个节点,当前节点的层数等于上一层加一 if (i-1)//2 >= 0 and arr[(i-1)//2]:#左节点存在 arr_lever[i] = arr_lever[(i-1)//2] + 1#等于父节点层数加一 elif (i-1)//2 >= 0 and arr[(i-1)//2]:#右节点存在 arr_lever[i] = arr_lever[(i-1)//2] + 1 for i in range(1,len(arr)):#遍历除了根节点的其他节点 if arr[i] == None: continue else: levelOrder(arr,i,arr_level) arr = [3,9,20,None,None,15,7] if len (arr) == 1: print(1) else: arr_level = defaultdict(int) arr_level[0] = 1 # 根节点为第一层 print ('arr_level before',arr_level) maxDepth_leverOrder(arr,arr_level) print('arr_level after',arr_level) print('深度',max(arr_level.items(),key=lambda x:x[1]))#5,3==> 树在列表中的index值,对应的深度 def level_Order_init(root): # 层次遍历的递归写法 def maxDepth_leverOrder_recur(level, result, node): if node: print('level=%s,result长度=%s'%(level,len(result))) #level<len(result),说明有下一层,但是还没放数据 #level=len(result),说明有下一层且该层数据已经遍历完 if level == len(result): #说明该层数据已经遍历完成,下一步要遍历下一层的数据 result.append([]) result[level].append(node.val)#该层 maxDepth_leverOrder_recur(level+1,result,node.left)#左,下一层 maxDepth_leverOrder_recur(level+1,result,node.right)#右,下一层 level,result = 0,[] maxDepth_leverOrder_recur(level,result,root) print('深度',len(result)) return result L1 = TreeNode(3) L2 = TreeNode(9) L3 = TreeNode(20) L4 = TreeNode(15) L5 = TreeNode(7) L1.left = L2 L1.right = L3 L2.left = None L2.right = None L3.left = L4 L3.right = L5 res = level_Order_init(L1) print(res)
2.N叉树的最大深度 leetcode559
题目: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
思路:二叉树求最大深度一样,只是由固定的左右子节点变成了一堆子节点,方法没变
- 递归,如果node为空,直接返回
- 遍历node的所有孩子节点,取最大值+1作为最大深度
class TreeNode: def __init__(self, val, children): self.val = val self.children = children def maxDepth(node): if node == None: return 0 if not node.children: return 1 #计算所有孩子节点的深度最大值 # print('node.children',node.children) if len(node.children) >= 1: this_child_maxdpth = [] for child in node.children: this_child_maxdpth.append(maxDepth(child)+1) return max(this_child_maxdpth) L5 = TreeNode(5,None) L6 = TreeNode(6,None) L3 = TreeNode(2,None) L4 = TreeNode(5,None) L2 = TreeNode(3,children=(L5,L6)) L1 = TreeNode(1,children=(L2,L3,L4)) res = maxDepth(L1) print(res)
二、最小深度
1.二叉树的最小深度 leetcode111
题目:给定一个二叉树,找出其最小深度。二叉树的最小深度为根节点到最近叶子节点的距离。
思路1:计算左子树和右子树深度的时候,判断是否等于0,如果等于0,说明该子树不存在,深度赋值为最大值。
思路2:判断左子树或右子树是否为空,若左子树为空,则返回右子树的深度,反之返回左子树的深度,如果都不为空,则返回左子树和右子
class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None def minDepth(root): """ :type root: TreeNode :rtype: int """ if root == None: return 0 # 若左子树为空,则返回右子树的深度,反之返回左子树的深度 if root.left == None : return minDepth(root.right) + 1 if root.right == None: return minDepth(root.left) + 1 #如果都不为空,则返回左子树和右子树深度的最小值 leftDepth = minDepth(root.left) + 1 rightDepth = minDepth(root.right) + 1 return leftDepth if leftDepth < rightDepth else rightDepth L1 = TreeNode(3) L2 = TreeNode(9) L3 = TreeNode(20) L4 = TreeNode(15) L5 = TreeNode(7) L1.left = L2 L1.right = L3 L2.left = None L2.right = None L3.left = L4 L3.right = L5 res = minDepth(L1) print(res)